Vol. 5 Núm. 5 (2007): I Congreso Iberoamericano Eficacia Escolar y Factores Asociados
Artículos

Desarrollo de la Competencia Resolución de Problemas en el Área de Matemática en el Nivel Educativo Primario de Uruguay. Factores Asociados

Publicado 5 julio 2016

Palabras clave:

Calidad, Eficacia, Cambio, Mejora, Equidad, Innovación.
Cómo citar
Bernasconi, O. A. L. (2016). Desarrollo de la Competencia Resolución de Problemas en el Área de Matemática en el Nivel Educativo Primario de Uruguay. Factores Asociados. REICE. Revista Iberoamericana Sobre Calidad, Eficacia Y Cambio En Educación, 5(5). https://doi.org/10.15366/reice2007.5.5.006

Resumen

Esta  ponencia se basa en la tesis, presentada por quien suscribe, para la obtención del título de Maestría en Evaluación de Políticas Públicas, en la Universidad ORT de Uruguay, en el mes de abril del año 2004. 

El desarrollo de la investigación estuvo dirigido al área de Educación y analizó la incidencia de factores asociados al desarrollo, en el área de Matemática, de la competencia Resolución de Problemas. 

La investigación partió de un modelo teórico de función de producción educativa, construido en base a indicadores generados a partir de la Evaluación Muestral del año 1999 en Matemática y Lenguaje en el último grado del ciclo primario (6to. año) en Uruguay. Este modelo permitió explicar parte de la variación de los logros académicos en la competencia seleccionada en base a indicadores de los insumos y de los procesos presentes en los aprendizajes de la competencia analizada.

El modelo consideró como indicador de logro, el resultado en puntuación TRI obtenida por los alumnos. A partir de la fundamentación teórica y de los antecedentes en estudios similares, realizados hasta la fecha, se propuso una serie de dieciocho factores relacionados con los logros. 

Se realizó un análisis bivariado y trivariado de otros factores no presentes en el modelo pero que sí figuran en la literatura sobre el tema y de los cuales se poseen datos.

El modelo hipotetizado fue sometido a análisis estadístico aplicando técnicas multivariadas y multinivel. Luego de realizar los ajustes que exige la validez de los mismos se llegó a dos modelos finales que intentan explicar con el mínimo de factores el máximo de varianza.

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