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dc.contributor.advisorZambrano Cruz, Renato-
dc.creatorAgudelo Grajales, David Antonio-
dc.creatorBetancur Cardona, Daniela-
dc.date.accessioned2021-01-19T19:18:40Z-
dc.date.available2021-01-19T19:18:40Z-
dc.date.issued2021-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12494/32639-
dc.descriptionEl modelo de inteligencia de Cattell-Horn y Carroll (CHC) constituye una herramienta fundamental a partir de la cual comprender procesos cognitivos como el aprendizaje, teniendo así por objeto en esta investigación, establecer una relación entre habilidades cognitivas y desempeño académico en cálculo de 9 estudiantes de ingeniería (60% mujeres) de la ciudad de Medellín. Se hizo un estudio cuantitativo con un muestreo intencional en el cual se aplicó la batería WAIS-IV (Escala de Inteligencia de Wechsler para Adultos-IV) cuyos resultados fueron correlacionados con las notas de desempeño académico en cálculo de los participantes. Se estableció que las habilidades velocidad de procesamiento (Gs) (r= 0.788) y memoria de trabajo (Gwm) (.676) fueron las que demostraron tener una relación más sólida con la variable cálculo, siendo así mejores predictoras de desempeño académico exitoso. Los resultados se contradicen con hallazgos previos donde se postula el procesamiento visoespacial (Gv) como una habilidad con alta influencia en el aprendizaje del cálculo.es
dc.format.extent16 p.es
dc.publisherUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias de la Salud, Psicología, Medellín y Envigadoes
dc.subjectHabilidades cognitivases
dc.subjectCálculoes
dc.subjectIngenieríaes
dc.subjectVelocidad de procesamientoes
dc.subjectMemoria a corto plazoes
dc.subject.classificationTG 2021 PSI 32639es
dc.titleRelación entre las habilidades cognitivas y el desempeño en cálculo en estudiantes de ingenieríaes
dc.typeTrabajos de grado - Pregradoes
dc.rights.licenseAtribución – No comercial – Sin Derivares
dc.publisher.departmentMedellínes
dc.publisher.programPsicologíaes
dc.creator.maildavid.agudelog@campusucc.edu.coes
dc.creator.maildaniela.betancurc@campusucc.edu.coes
dc.identifier.bibliographicCitationAgudelo Grajales, D. y Betancur Cardona, D. (2021). Relación entre las habilidades cognitivas y el desempeño en cálculo en estudiantes de ingeniería [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional UCC.es
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.source.bibliographicCitationSerna, E y Serna, A. (2015). Crisis en la ingeniería en Colombia - Estado de la cuestión. Ingeniería y Competitividad, 17(1), 63 – 74es
dc.source.bibliographicCitationODES. (2017). Deserción en la educación superior. Recuperado de: http://www.sapiencia.gov.co/wp-content/uploads/2017/07/BOLETIN_ODES_DESERCION_EN_LA_EDUCACION_SUPERIOR.pdfes
dc.source.bibliographicCitationACOFI. (2013). Generalidades de las especificaciones para los módulos de competencias específicas de la prueba saber pro para el área de ingeniería. Asociación Colombiana de Facultades de ingeniería. Recuperado de: http://www.acofi.edu.co/wp-content/uploads/2013/12/Presentacion_ACD_FINAL.pdfes
dc.source.bibliographicCitationOCDE. (2016). Estudiantes de bajo rendimiento ¿por qué se quedan atrás y cómo ayudarles a tener éxito? Unión Europea, PISA. Recuperado de: http://www.oecd.org/pisa/keyfindings/PISA-2012-Estudiantes-de-bajo-rendimiento.pdfes
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de educación Nacional. (2017). Informe nacional; saber 11, 2014 II – 2017 II Min Educación, ICFES, en línea, recuperado de: www2.icfes.gov.co/.../5455-informe-nacional-de-resultados-2014-ii-2017-ii-saber-11es
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de educación Nacional. (2016). Estadísticas de deserción y graduación 2015. Recuperado de: https://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/articles-357549_recurso_3.pdfes
dc.source.bibliographicCitationGonzales, L. (2013). El rendimiento académico y la deserción en la educación superior. Revista principal IURIS, 19, 151 – 162.es
dc.source.bibliographicCitationHiguera, O. (2016). Deserción estudiantil en Colombia y los programas de ingeniería de la UPTC seccional Sogamoso. Revista Ingeniería, Investigación y Desarrollo, 17(1), 70-76. https://DOI.org/10.19053/1900771X.v17.n1.2017.5593es
dc.source.bibliographicCitationICFES. (2017). ¿Qué evalúa la prueba de matemáticas? Instituto Colombiano para la evaluación de la educación. Recuperado de: http://www2.icfes.gov.co/normatividad/conpes/item/2387-que-evalua-la-prueba-de-matem%C3%A1ticaes
dc.source.bibliographicCitationRuíz, E., Carmona, E., Salvador, A. (2016). Importancia del cálculo en el desarrollo académico del ingeniero. Pistas Educativas, 120, 402-420.es
dc.source.bibliographicCitationSoler, F., Núñez, R. & Aranda, M. (2008). Cálculo en aplicaciones. Ed Pearson Prentice Hall.es
dc.source.bibliographicCitationNational Research Council (2014). Fundamentos cognitivos para la iniciación en el aprendizaje de las matemáticas. Edma 0-6: Educación Matemática en la Infancia, 3(1), 21-48.es
dc.source.bibliographicCitationFormoso, J., Ricle, I., Jacubovich, S., Barreyro, J. (2017). Cálculo mental en niños y su relación con habilidades cognitivas. Acta de Investigación Psicológica - Psychological Research Records, 7 (3) 2766-2774.es
dc.source.bibliographicCitationSteward, J. (2008). Cálculo de una variable. Ed. Cengage Learning. Sexta edición, España.es
dc.source.bibliographicCitationDenis, S. (2016). Relación entre la memoria y la inteligencia lógico-matemática. (Trabajo de grado de maestría no publicado). Universidad internacional de la RIOJA, España. Recuperado de: https://reunir.unir.net/bitstream/handle/123456789/4732/DENIS%20SCARPETTA%2C%20ELKIN%20EDUARDO.pdf?sequence=1&isAllowed=yes
dc.source.bibliographicCitationFlanagan, A y Kaufman, D. (2009). Claves para la evaluación con WISC-IV. Segunda edición. Ed. El manual moderno.es
dc.source.bibliographicCitationMcGrew, K. S. y Wendling, B. J. (2010). Cattell–Horn–Carroll cognitive‐achievement relations: What we have learned from the past 20 years of research. Psychology in the Schools, 47(7), 651-675.es
dc.source.bibliographicCitationCormier, C. Okan, B. McGrew, K. Singh, D. (2017) Exploring the Relations between Cattell–Horn–Carroll (CHC) Cognitive Abilities and Mathematics Achievement. Applied Cognitive Psychology, Appl. Cognit. Psychol. 32, 1 – 9. DOI: 10.1002/acp.3350.es
dc.source.bibliographicCitationHaciomeroglu, E. S. (2015). The Role of Cognitive Ability and Preferred Mode of Processing in Students’ Calculus Performance. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 11(5), 1165-1179. https://DOI.org/10.12973/eurasia.2015.1400aes
dc.source.bibliographicCitationHaciomeroglu, E. (2016). Object-spatial visualization and verbal cognitive styles, and their relation to cognitive abilities and mathematical performance. Educational Sciences: Theory & Practice, 16, 987-1003. DOI 10.12738/estp.2016.3.0429es
dc.source.bibliographicCitationKozhevnikov, M., Motes, M y Hegarty, M. (2006). Spatial Visualization in Physics Problem Solving. Cognitive Science (31), 549–579. DOI- 10.1080/15326900701399897es
dc.source.bibliographicCitationWechsler, D. (2005). WISC-IV: La Escala Wechsler de Inteligencia para el Nivel Escolar (4 Versión). Manual Moderno.es
dc.source.bibliographicCitationMuriel, O. (2014). Velocidad de procesamiento y memoria operativa en varones de 6 a 9 años en la localidad de resistencia - chaco. (Trabajo de grado de maestría no publicado) Universidad católica de Salta, Argentina. Recuperado de: https://institutoneuropsicologia.com/wp-content/uploads/2018/12/VELOCIDAD-DE-PROCESAMIENTO-Y-MEMORIA-OPERATIVA-EN-VARONES-DE-6-A-9-A%c3%91OS-EN-LA-LOCALIDAD-DE-RESISTENCIA-CHACO.pdfes
dc.source.bibliographicCitationJewsbury, P., Stephen, B, y Duff, K. (2016). The Cattell-Horn-Carroll Model of Cognition for Clinical Assessment. Journal of Psychoeducational Assessment. 35, 1- 21. DOI 10.1177/0734282916651360es
dc.source.bibliographicCitationNewton, J & McGrew, K. (2010). Introduction to the special issue: current research in CattellHorn-Carroll-based assessment. Psychology in the Schools, 47(7), 621-634. DOI: 10.1002/pits.20495.es
dc.source.bibliographicCitationSánchez, E., Medina, C., y Gómez, T. (2019). Destrezas académicas y velocidad de procesamiento. Modelos predictivos del rendimiento escolar en básica primaria. Psychologia, 13(1), 25-39. DOI: 10.21500/19002386.3754.es
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