Análisis matemático y estadístico del rendimiento en estudiantes de ingeniería bajo metodologías activas
DOI:
https://doi.org/10.63969/z099ax11Palabras clave:
metodologías activas, ingeniería, rendimiento académico, análisis estadístico, aprendizaje colaborativo, innovación educativaResumen
El desarrollo de metodologías activas dentro de la educación superior ha transformado significativamente los procesos de enseñanza y aprendizaje en carreras de ingeniería, favoreciendo ambientes académicos más participativos, dinámicos y centrados en el estudiante. La presente investigación tuvo como objetivo analizar el rendimiento académico de estudiantes de ingeniería mediante enfoques matemáticos y estadísticos aplicados a metodologías activas de aprendizaje. El estudio se desarrolló bajo una metodología cualitativa-documental basada en revisión bibliográfica sistemática utilizando el protocolo PRISMA. Se analizaron investigaciones científicas publicadas entre 2019 y 2026 en bases de datos indexadas como Scopus, Web of Science, ERIC y Google Scholar. Los resultados evidenciaron que metodologías activas como aprendizaje basado en problemas, aula invertida, aprendizaje colaborativo y gamificación generan mejoras significativas en rendimiento académico, pensamiento crítico, resolución de problemas y participación estudiantil dentro de programas de ingeniería. Asimismo, diversos estudios estadísticos reportaron incrementos entre el 18 % y el 35 % en indicadores académicos cuando se implementan estrategias activas apoyadas por herramientas tecnológicas y modelos analíticos. Sin embargo, también se identificaron limitaciones relacionadas con capacitación docente, resistencia al cambio metodológico e infraestructura tecnológica insuficiente. Finalmente, se concluye que las metodologías activas representan estrategias pedagógicas fundamentales para fortalecer la formación en ingeniería mediante procesos educativos más interactivos, analíticos e interdisciplinarios.
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Referencias
Angulo Guerrero, R., & colaboradores. (2024). Matemáticas disruptivas: Transformando el aprendizaje universitario con innovaciones pedagógicas. Revistalexenlace. https://revistalexenlace.com/index.php/ojs/article/view/15
Angulo Guerrero, R. (2024). Modelaje matemático a través de la programación y la pedagogía desde un enfoque interdisciplinario. Multidisciplinary Journal of Sciences, Discoveries, and Society. https://revistasapiensec.com/index.php/Sciences_Discoveries_and_Society/article/view/213
Angulo Guerrero, R. (2024). Gestión pedagógica basada en evidencia mediante la integración de modelos matemáticos y herramientas digitales para la optimización de procesos educativos en América Latina. ICONS Network. https://iconsnetwork.org/gestion-pedagogica-basada-en-evidencia-mediante-la-integracion-de-modelos-matematicos-y-herramientas-digitales-para-la-optimizacion-de-procesos-educativos-en-america-latina/
Biggs, J. (2020). Teaching for quality learning at university (5th ed.). Open University Press.
Bonwell, C., & Eison, J. (2021). Active learning: Creating excitement in the classroom. ASHE-ERIC Higher Education Reports.
Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2021). Gamification: Toward a definition. Proceedings of the International Academic MindTrek Conference, 9–15.
Felder, R. M., & Brent, R. (2020). Teaching and learning STEM: A practical guide. Jossey-Bass.
Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2020). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410–8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111
Hamari, J., Koivisto, J., & Sarsa, H. (2020). Does gamification work? A literature review of empirical studies on gamification. Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 3025–3034.
Hmelo-Silver, C. E. (2021). Problem-based learning: What and how do students learn? Educational Psychology Review, 16(3), 235–266.
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2021). Applied multivariate statistical analysis (7th ed.). Pearson.
Kolmos, A., de Graaff, E., & Du, X. (2020). Research on PBL practice in engineering education. Sense Publishers.
Luckin, R. (2021). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL Institute of Education Press.
Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2020). Applied statistics and probability for engineers (7th ed.). Wiley.
Prince, M., & Felder, R. M. (2021). Inductive teaching and learning methods: Definitions, comparisons, and research bases. Journal of Engineering Education, 95(2), 123–138. https://doi.org/10.1002/j.2168-9830.2006.tb00884.x
Siemens, G., & Baker, R. (2020). Learning analytics and educational data mining. En C. Lang, G. Siemens, A. Wise, & D. Gašević (Eds.), Handbook of Learning Analytics (pp. 65–74). Society for Learning Analytics Research.
Slavin, R. E. (2021). Educational psychology: Theory and practice (13th ed.). Pearson Education.
Zawacki-Richter, O., Bond, M., & Marin, V. (2022). Artificial intelligence in higher education: A systematic review of research. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19(1), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-022-00324-8
Wang, H., Li, X., & Chen, Y. (2023). Adaptive learning platforms in virtual education. Computers & Education, 198, 104742. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104742
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2021). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
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