dor_id: 4117151
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Cada artículo es evaluado mediante una revisión ciega única
510.0.#.a: Scientific Electronic Library Online (SciELO); Latinoamericanas en Ciencias Sociales y Humanidades (CLASE); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (RedALyC)
561.#.#.u: https://www.psicologia.unam.mx/
650.#.4.x: Artes y Humanidades
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: https://www.revista-psicologia.unam.mx/revista_aip/index.php/aip
351.#.#.b: Acta de Investigación Psicológica
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harvesting_group: RevistasUNAM
270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
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270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
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883.#.#.a: Revistas UNAM
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245.1.0.a: Rendimiento bajo en matemáticas PISA 2012: impacto de la asistencia en educación infantil temprana y otras posibles variables cognitivas
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506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico aip.psicologia@unam.mx
884.#.#.k: https://www.revista-psicologia.unam.mx/revista_aip/index.php/aip/article/view/66
001.#.#.#: aip:oai:ojs2.132.248.228.115:article/66
041.#.7.h: spa
520.3.#.a: Las competencias matemáticas son críticas en el desarrollo del individuo. Existen diversas variables que pueden predecir el bajo rendimiento en este tipo de competencias. Dichas variables pueden estar relacionadas con el auto-aprendiz o con el maestro que imparte instrucción.
Objetivo
Analizar el riesgo de rendimiento bajo según diferentes variables: educación formal desde edad temprana, estrategias de aprendizaje y estrategias que utiliza el maestro.
Método
No experimental o ex post facto.
Datos
Se utilizó la base de datos PISA 2012 para España, otorgada por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. La muestra de datos generada consiste en 25313 jóvenes españoles de ambos sexos, de 15 años, pertenecientes a las 902 escuelas distribuidas a lo largo del territorio nacional de España.
Variable dependiente
Rendimiento en matemáticas.
Variable independiente
Diferentes variables fueron consideradas: asistencia y duración de la educación en edades tempranas, estrategias de aprendizaje del estudiante y estrategias de enseñanza.
Análisis de datos
Regresión binaria logística.
Resultados
Estos indican que el factor con mayor capacidad predictiva de rendimiento bajo es la educación formal en edades tempranas (B=–.595; p<.001). Es la variable que tiene mayor capacidad predictiva de todas las que se analizaron.
Discusión
Existen variables que aumentan el riesgo y otras que lo disminuyen. Es posible prevenir el bajo rendimiento en competencias asociadas a las matemáticas; por ejemplo, se necesita hacer énfasis en la enseñanza de calidad en la educación en edades tempranas sabiendo los beneficios de esto a largo plazo y no solo garantizar el acceso a esta para todos los niños.
Mathematics competencies are critical in the development of the individual. There are several variables that can predict poor performance in this competition. These variables may be related to self-learner and teacher who instructs.
Objective
Analyse the risk of poor performance depending on several variables: attending early childhood education, learning strategies and strategies used by the teacher uses.
Method
No experimental or ex post facto.
Data
We used the database PISA 2012 for Spain provided by the Ministry of Education, Culture and Sport. The generated data sample consists of 25,313 young Spaniards of both sexes, aged 15 years, belonging to 902 schools that are distributed throughout the national territory of Spain.
Dependent or endogenous variable
Performance in mathematics.
Independent or exogenous variables
Different variables were considered: attendance and duration of Early Childhood Education, student learning strategies and teaching strategies.
Analysis of data
Binary logistic regression.
Results
It shows that the factor that has greater predictive capability of risk of underperformance is attending Early Childhood Education [β = −.595; ρ < .001]. It is the variable that has more predictive capability of risk of all analysed.
Discussion
There are variables that increase the risk and others that reduce this risk. It is possible to prevent low performance in Mathematics competencies, for example, we need to pursue a teaching of quality Early Childhood Education knowing their long-term benefits and not only ensure access to it for all children.
773.1.#.t: Acta de Investigación Psicológica; Vol. 7 Núm. 1 (2017); 2607 - 2617
773.1.#.o: https://www.revista-psicologia.unam.mx/revista_aip/index.php/aip
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300.#.#.a: Páginas: 2607 - 2617
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758.#.#.1: https://www.revista-psicologia.unam.mx/revista_aip/index.php/aip
doi: https://doi.org/10.1016/j.aipprr.2017.02.001
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245.1.0.b: Risk low math performance PISA 2012: Impact of assistance to Early Childhood Education and other possible cognitive variables
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