Implementación de metodologías de análisis multivariado para caracterizar estudiantes en el aprendizaje de fracciones matemáticas

NATAL, MARCELA; PATAT, MA. LAURA; CHAPARRO, MAURO; RICHARD'S, MARÍA M.

Congreso; XIV Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística (CLATSE) -Modalidad virtual; 2021

Sociedad Uruguaya de Estadística

Este trabajo surge de un Proyecto Interfacultades (Facultad de Psicología - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales) en la UNMdP. Dicho proyecto analiza el aprendizaje de las fracciones matemáticas, su relación con procesos de control cognitivo e inteligencia fluida en estudiantes que finalizan la escolaridad primaria. La competencia con las fracciones es importante para aprender más matemática avanzada. Se obtuvo una muestra incidental no probabilística de 97 estudiantes provenientes de tres escuelas primarias publicas y una privada de la ciudad de Mar del Plata. La información obtenida a partir de la implementación de distintas pruebas referidas a conocimientos de matemática previos e inteligencia fluida, genero las 11 variables del conjunto de datos analizado. El objetivo de este trabajo es comparar y aplicar diferentes metodologías estadísticas para clasificar los 97 estudiantes que representan los procesos cognitivos, sus competencias matemáticas previas y el conocimiento de fracciones. Para ello, se implementaron metodologías multivariadas tales como Análisis de Componentes Principales (PCA), análisis discriminante, análisis de clúster jerárquico y difuso. El clúster difuso tiene por finalidad detectar aquellos individuos que presentan características de transición entre los grupos obtenidos por el clúster jerárquico. Se compararon las clasificaciones obtenidas por las diferentes metodologías. Se obtuvieron cuatro clústeres de estudiantes con características identificables e interpretables desde la psicología. Con este trabajo se espera incentivar el empleo de métodos estadísticos multivariados en el área de la psicología que permitan establecer tipologías o perfiles de los estudiantes en el aprendizaje de la matemática y que, además éstos se utilicen para la toma de decisiones a nivel de políticas públicas en educación.