Vol. 22 No. 3 (2024)
Articles

Factors Affecting Performance of Students in Quantitative Reasoning Competencies in Standardized Tests

Jahir Lombana
Bio
Leonor Cabeza
Bio
Published June 28, 2024

Keywords:

Competences, Educational quality, Assessment , School effectiveness, Test
How to Cite
Lombana, J., & Cabeza, L. (2024). Factors Affecting Performance of Students in Quantitative Reasoning Competencies in Standardized Tests . REICE. Ibero-American Journal on Quality, Effectiveness and Change in Education, 22(3), 47–67. https://doi.org/10.15366/reice2024.22.3.003

Abstract

Standardized tests have been configured to evaluate the quality of education in countries, generate state public policies and present strategies for institutional improvement. Tests in quantitative reasoning are a cause for concern in Colombia due to the low performance of students compared to international benchmarks. Thus, the objective of this article is to analyze factors that affect the results of the Quantitative Reasoning competency in the State tests for higher education in Colombia (SaberPro) in students of administration and related subjects. The research has a quantitative design with methods that use independent variables to determine impact on competency both in importance (ANOVA) and probability of occurrence (logistic regression). The highest probability of obtaining better results may occur when the student is male; with a bachelor's degree; with a scholarship/subsidy, paid COP 7 million or more in tuition; from an official-municipal institution; university-presential; from the Andean region; with a mother with a postgraduate degree; with access to internet and computer. In conclusion, public policies should play a significant role both in purely curricular aspects, as well as in the impact on the socioeconomic context of the students. Institutions should review the way they impart knowledge and ensure that their strategies correspond to the students' environment

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ball, D. L. (2003). Mathematical proficiency for all students: Toward a strategic research and development program in mathematics education. RAND.

Bogoya, J. M. y Bogoya, J. D. (2013). An academic value-added mathematical model for higher education in Colombia. Ingeniería e Investigación, 33(2), 76-81. https://doi.org/10.15446/ing.investig.v33n2.39521

Bonnefoy Valdés, N. (2021). Evaluación de competencias en educación superior: Conceptos, principios y agentes. Revista Educación, 45(2), 1-14. https://doi.org/10.15517/revedu.v45i1.43444

Braslavsky, C. y Acosta, F. (2018). La formación en competencias para la gestión y la política educativa: Un desafío para la educación superior en América Latina. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 4(2), 27-42. https://doi.org/10.15366/reice2006.4.2.002

Cabeza, L., Zapata, A. y Lombana, J. (2018). Crisis de la profesión docente en Colombia: Percepciones de aspirantes a otras profesiones. Educación y Educadores, 21, 51-72. https://doi.org/10.5294/edu.2018.21.1.3

Ceka, A. y Murati, R. (2016). The role of parents in the education of children. Journal of Education and Practice, 7(5), 61-64.

Celin Giraldo, N. (2020). Equidad y acceso a la educación superior en Colombia: Análisis de los programas Ser Pilo Paga y Generación E [Trabajo Fin de Máster]. Universidad Santo Tomás, Colombia.

Cervantes Campo, G., Jiménez Blanco, G. y Martínez Solano, R. (2022). Razonamiento Cuantitativo, Lenguaje y Matemáticas. Zona Próxima, 36, 76-92. https://doi.org/10.14482/zp.36.510.71

CEPAL. (2021, 10 de diciembre). Los retos y oportunidades de la educación secundaria en América Latina y el Caribe durante y después de la pandemia. CEPAL.

Cifuentes, J., Chacón, J. y Moreno, I. (2018). Análisis de los resultados de las pruebas estandarizadas Saber Pro en profesionales de la educación. Revista Humanismo y Sociedad, 6, 22-48. https://doi.org/10.22209/rhs.v6n2a02

Cobos Franco, J. I., Quintero Azcarate, S. y Gutiérrez López, J. A. (2019). Brechas de género en los exámenes de estado y la relación con la pobreza y desigualdad en Colombia: Un análisis departamental. Cuadernos Latinoamericanos de Administración, XV(29), art 5.

Coleman, J. S., Campbell, E. Q., Hobson, C. J., McPartland, J., Mood, A. M., Weinfeld, F. D. y York, R. L. (1966). Equality of educational opportunity. U.S. Government Printing Office.

Correa, J. (2004). Determinantes del rendimiento educativo de los estudiantes de secundaria en Cali: Un análisis multinivel. Revista Sociedad y Economía, 6, 81-105.

Correll, S. J. (2001). Gender and the career choice process: The role of biased self-assessments. American Journal of Sociology, 106, 1691-1730. https://doi.org/10.1086/321299

Dwyer, C. A., Gallagher, A., Levin, J. y Morley, M. E. (2003). What is quantitative reasoning? Defining the construct for assessment purposes. ETS Research Report Series, 2003, art. 48. https://doi.org/10.1002/j.2333-8504.2003.tb01922.x

Fernández, N. (2006). La evaluación y la acreditación de la calidad. Situación, tendencia y perspectivas. En IESALC, Informe sobre la educación superior en América Latina y el Caribe. La metamorfosis de la educación superior. IESALC

Follette, K., Buxner, S., Dokter, E., McCarthy, D., Vezino, B., Brock, L. y Prather, E. (2017). The Quantitative Reasoning for College Science (QuaRCS) Assessment 2: Demographic, Academic and Attitudinal Variables as Predictors of Quantitative Ability. Numeracy, 10(1), art 5. https://doi.org/10.5038/1936-4660.10.1.5

Forero, D., Saavedra, V. y Fernández, C. (2021). El futuro de la educación en Colombia. En Fe y Desarrollo (Ed.), Descifrar el futuro. La economía colombiana en los próximos diez años (pp. 321-405). Penguin

Gómez, R. (2004). Calidad educativa: más que resultados en pruebas estandarizadas. Revista Educación y Pedagogía, 16(38), 75-89.

Grawe, N. (2022). Covid-19: A developing crisis for quantitative reasoning. Numeracy, 15, 13-27. https://doi.org/10.5038/1936-4660.15.1.1413

Guevara, R. (2017). La calidad, las competencias y las pruebas estandarizadas: Una mirada desde los organismos internacionales. Revista Educación y Ciudad, 33, 159-170. https://doi.org/10.36737/01230425.v0.n33.2017.1658

Hernández Padilla, E. y Bazán Ramírez, A. (2016). Efectos contextuales, socioeconómicos y culturales, sobre los resultados de México en lectura en PISA 2009. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 14(2), 79-95. https://doi.org/10.15366/reice2016.14.2.005

IESALC. (2006). Informe sobre la educación superior en América Latina y el Caribe. La metamorfosis de la educación superior. UNESCO.

ICFES. (2018). Guía de orientación. Módulo de competencias genéricas. Saber Pro. ICFES.

Jencks, C., Smith, M. S., Ackland, H., Bane, M. J., Cohen, D., Grintlis, H., Heynes, B. y Michelson, S. (1972). Inequality: A reassessment of the effect of family and schooling in America. Basic Books.

Lakin, J. M. (2013). Sex differences in reasoning abilities: Surprising evidence that male–female ratios in the tails of the quantitative reasoning distribution have increased. Intelligence, 41(4), 263-274. https://doi.org/10.1016/j.intell.2013.04.004

Li, Z. y Qiu, Z. (2018). How does family background affect children’s educational achievement? Evidence from contemporary China. Journal of Chinese Sociology, 5(13), art 8. https://doi.org/10.1186/s40711-018-0083-8

Madison, B. L. (2009). All the more reason for QR across the curriculum. Numeracy, 2(1), art 1. https://doi.org/10.5038/1936-4660.2.1.1

Martínez, R., Gaviria, J. y Castro, M. (2009). Concepto y evolución de los modelos de valor añadido en educación. Revista de Educación, 348, 15-45.

Mayes, R. (2016). Quantitative reasoning and its rôle in interdisciplinarity. En B. Doig, J. Williams, D. Swanson, R. B. Ferri y P. Drake (Eds.), Interdisciplinary mathematics education: The state of the art and beyond (pp. 113-134). Springer Open. https://doi.org/10.1007/978-3-030-11066-6

Meisel, A. (2011). El sueño de los radicales y las desigualdades regionales en Colombia: La educación de calidad para todos como política de desarrollo territorial. Banco de la República.

Méndez-Carbajo, D. (2017). Quantitative reasoning and information literacy in economics. En B. J. D'Angelo, S. Jamieson, B. Maid y J. R. Walke (Eds.), Information literacy: Research and collaboration across disciplines (pp. 567-575). WAC Clearinghouse. https://doi.org/10.37514/PER-B.2016.0834.2.15

Muñoz-Mancilla, M. (2017). La formación del pensamiento matemático en los nuevos docentes. Caso: Escuelas normales de México. Praxis Investigativa, 9(17), 179-187.

Murillo, F. J. (2016). ¿Quiénes son los responsables de los resultados de las evaluaciones?: hacia un planteamiento de valor agregado en educación. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 8(4), 3-9.

NRC. (2012). Education for life and work: Developing transferable knowledge and skills in the 21st century. National Research Council.

OECD. (2019). Programme for international student assessment (PISA)- Country note, Colombia. OECD.

Orozco, W. (2023). Estado del arte de la investigación sobre escuelas normales superiores en Colombia 1995-2022. Revista Guillermo de Ockham, 21(1), 219-249. https://doi.org/10.21500/22563202.5676

Rincón Moreno, H., Angulo Pico, G., Aguilera-Prado, M. y León Luque, J. (2021). Diferencias en razonamiento cuantitativo de los universitarios colombianos por modalidad de formación y género. Inter-Cambios Dilemas y Transiciones de la Educación Superior, 50, 69-83. https://doi.org/10.36857/resu.2021.200.1890

Rodríguez, G. (2014). Determinantes del desempeño académico universitario. El caso de la región Caribe colombiana. ICFES.

Roohr, K. C., Graf, E. A. y Liu, O. L. (2014). Assessing quantitative literacy in higher education: An overview of existing research and assessments with recommendations for next-generation assessment. ETS Research Report Series, 2, 1-26. https://doi.org/10.1002/ets2.12024

Schmidt, J. A., Beaudry, J. S., Hayes, T. A. y Bosco, S. M. (2023). Modeling and measuring domain-specific quantitative reasoning in higher education business and economics. Journal of Higher Education, 94(1), 1-25. https://doi.org/10.1080/00221546.2023.2030198

Shavelson, R. J. (2008). Reflections on quantitative reasoning: An assessment perspective. En B. L. Madison y L. A. Steen (Eds.), Calculation vs. context. Quantitative literacy and its implications for teacher education (pp. 27-44). Mathematical Association of America.

Stocker, J. D., Hughes, E. M., Wiesner, A., Woika, S., Parker, M., Cozad, L. y Morris, J. (2022). Investigating the effects of a fact family fluency intervention on math facts fluency and quantitative reasoning. Journal of Behavioral Education, 31(4), 635-656. https://doi.org/10.1007/s10864-020-09422-1

Vergara, A. (2023). Día internacional de la mujer 2023: La educación como derecho y herramienta para la equidad de género. Ministerio de Educación Nacional.

Viana, R. A., Arranz, J. M. y García-Serrano, C. (2020). Efficiency of university education: A partial frontier analysis. Latin American Economic Review, 29, 1-16.

Voyer, D. y Voyer, S. D. (2014). Gender differences in scholastic achievement: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 140(4), 1174-1204. https://doi.org/10.1037/a0036620