UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL PERÚ ESCUELA DE POST GRADO

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1 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL PERÚ ESCUELA DE POST GRADO TESIS RELACIÓN DE ESTILOS DE APRENDIZAJE Y EL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ALUMNOS DE I CICLO DE LA ESCUELA DE MECÁNICA DE FLUIDOS DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS EN EL CURSO DE CALCULO DIFERENCIAL I PARA OPTAR EL GRADO ACADÉMICO DE MAGISTER EN EDUMÁTICA Y DOCENCIA UNIVERSITARIA AUTORES Bch. ELMO DAVID LEONARDO FABIÁN Bch. VICTOR HILARIO TARAZONA MIRANDA ASESORA Dra. ALICIA ALIAGA PACORA LIMA PERÚ 2014

2 . Esta tesis va dedicada a nuestra familia que gracias a su esfuerzo y apoyo incondicional hemos logrado alcanzar nuestras metas en el ámbito profesional. 2

3 AGRADECIMIENTO Agradecemos a la Universidad Tecnológica del Perú que ha hecho posible la realización de nuestros estudios en maestría y la investigación para el desarrollo de la tesis y al Mg. Paulo Olivares Taipe por su valioso aporte al desarrollo del presente trabajo. 3

4 INDICE GENERAL CARÁTULA DEDICATORIA AGRADECIMIENTO INDICE RESUMEN ABSTRACT INTRODUCCIÓN CAPITULO I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Descripción del problema Formulación del problema Problema General Problemas Específicos Objetivos de la investigación Objetivo general Objetivos específicos Justificación Limitaciones CAPITULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL ANTECEDENTES DE INVESTIGACION Investigaciones a nivel nacional Investigaciones a nivel Internacional BASES TEÓRICAS ESTILOS DE APRENDIZAJE Definiciones de estilos de aprendizaje Modelos de estilos de aprendizaje Modelo de estilo de aprendizaje de Kolb Modelo de Alonso, Honey y Gallego (Alonso, 2007) Clases de estilos de aprendizaje El docente y los estilos de aprendizaje de sus alumnos Características de los estilos de aprendizaje

5 8. Utilidad del reconocimiento del estilo de aprendizaje Diagnóstico de los Estilos de Aprendizaje RENDIMIENTO ACADÉMICO Definiciones de rendimiento académico Fundamento teórico del rendimiento académico en Matemática Importancia del rendimiento académico Características del rendimiento académico Diagnóstico del rendimiento académico Las calificaciones como expresión del rendimiento académico Evaluación del rendimiento académico Docencia y rendimiento académico Fundamentos para la aplicación de las derivadas Fundamentos pedagógicos Fundamentos disciplinares Aplicaciones de la Derivada Aprendizaje significativo Didáctica de la derivada Didáctica del error Objetos de aprendizaje Descripción del material educativo Propósitos de aprendizaje Perfiles de los estudiantes Actividades de los estudiantes Perfil del profesor Actividades del profesor Temas a tratar Marco Conceptual CAPITULO III: METODOLOGÍA Tipo de investigación Nivel de investigación Diseño de la investigación Hipótesis

6 3.4.1 Hipótesis general Hipótesis específicas Variables e indicadores Definición conceptual Operacionalización de variables Población y muestra Técnicas e instrumentos de recolección de datos De recolección de datos De validez y confiabilidad de los instrumentos Método de análisis de datos CAPITULO IV: RESULTADOS Descripción de los resultados Resultados de la variable: ESTILOS DE APRENDIZAJE Resultados de la variable: notas del curso calculo diferencial Pruebas De Hipótesis CAPÍTULO V: DISCUSIÓN DE RESULTADOS Resultados de la Prueba de la Hipótesis General y Específicas CONCLUSIONES RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA Y OTRAS FUENTES ANEXOS ANEXO Matríz de Consistencia ANEXO Cuestionario Honey Alonso de Estilos De Aprendizaje (CHAEA) ANEXO Ficha de Registro de Notas

7 INDICE DE TABLAS Tabla 1. Modelos de Estilos de Aprendizaje de Kolb Tabla 2. Comparación de Estilos de Aprendizaje Mumford vs CHAEA Tabla 3. Facilitadores y Obstaculizadores de los cuatro estilos Tabla 4. Cuadro de Operacionalización de Variables Tabla 5. Confiabilidad del Inventario CHAEA (Alonso, 1991) Tabla 6. Evaluación criterio de jueces para validación del instrumento Tabla 7. Alfa de Cronbach Tabla 8. Distribución de frecuencia de los estilos de aprendizaje de los alumnos de mecánica de fluidos en el curso de cálculo diferencial de la UNMSM Tabla 9. Medidas descriptivas de los estilos de aprendizaje de los alumnos de mecánica de fluidos en el curso de cálculo diferencial de la UNMSM Tabla 10. Promedio de notas en el curso de cálculo diferencial de los alumnos de mecánica de fluidos Tabla 11. Medidas descriptivas de las notas de los alumnos de mecánica de fluidos en el curso de cálculo diferencial de la UNMSM Tabla 12. Prueba de normalidad y correlación de la hipótesis general Tabla 13. Prueba de normalidad y correlación de la hipótesis especifica Tabla 14. Prueba de normalidad y correlación de la hipótesis especifica Tabla 15. Prueba de normalidad y correlación de la hipótesis especifica Tabla 16. Prueba de normalidad y correlación de la hipótesis especifica

8 ÍNDICE DE GRÁFICOS Figura 1. Modelo de estilos de aprendizaje de Kolb Figura 2. Los estilos de aprendizaje de los alumnos de mecánica de fluidos en el curso de cálculo diferencial de la UNMSM

9 RESUMEN A través de esta tesis se quiere realizar un estudio que demuestre la utilización más adecuada de los diferentes estilos de aprendizaje optimizando el rendimiento académico y así obtener mejores resultados en la evaluación en cálculo diferencial de los estudiantes de I ciclo de la escuela de mecánica de fluidos de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. El tipo de investigación es sustantiva, con un nivel descriptivo y diseño correlacional. Primero se procedió a identificar los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes según el cuestionario referido a los estilos de aprendizaje de Honey-Alonso. Este cuestionario inicia preguntando la edad, el sexo y el apellido. El instrumento presenta una relación de 80 ítems sobre estilos de aprendizaje que se estructuran en cuatro grupos o secciones de 20 ítems correspondientes a los cuatro estilos de aprendizaje: activo, reflexivo, teórico y pragmático y fue validado en la presente investigación. Todos los ítems están distribuidos aleatoriamente formando un solo conjunto. La puntuación absoluta que el sujeto obtiene en cada grupo de 20 ítems será el nivel que alcanza en cada uno de los cuatro estilos de aprendizaje. La muestra obtenida fue del total de la población es decir 114 alumnos del primer ciclo de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos de la escuela de Mecánica de Fluidos. Entre los principales resultados, se encontró que el estilo de aprendizaje de mayor predominio es el reflexivo, seguido del pragmático. Obteniéndose que son los estilos teóricos y reflexivos los de mayor relación con sus notas. Palabras Claves: estilo de aprendizaje, rendimiento académico, CHAEA, activo, reflexivo, teórico, pragmático, relación de variables. 9

10 ABSTRACT Through this thesis is to conduct a study that demonstrates the most appropriate use of different learning styles optimizing academic performance and get better results in the evaluation in differential calculus I students school cycle fluid mechanics National university of San Marcos. The research is basic, a descriptive and correlational design First we proceeded to identify the different learning styles of students according Honey- Alonso learning styles begins This questionnaire asking for age, sex and name. The instrument has a ratio of 80 items on learning styles that are divided into four groups or sections of 20 items corresponding to the four learning styles : active, reflective, theoretical and pragmatic and was validated in the present investigation. All items are randomly distributed to form a single whole. Absolute score the subject obtained in each group of 20 items will be the level reached in each of the four types of learning. The sample obtained was the total population ie 114 students of the first cycle of the National University of San Marcos School fluid mechanics. Among the main results, we found that students are mostly boys, also had a higher predominance of reflective learning style, followed by pragmatic. Obtained which are the theoretical and reflective styles the most relative to their notes. Keys words: learning style, academic performance, CHAEA, active, reflective, theory, pragmatic, relationship variables. 10