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Incidencia del género en la obtención de metas

Incidencia del género en la obtención de metas académicas en estudiantes de grado décimo de los colegios gimnasio campestre y santa maría de la ciudad de bogotá.

Enero 18, 2016

Autor

Wilson E. Torres Sánchez
Profesor Departamento de Matemática
[email protected]

Resumen

En la presente investigación se comparó el desempeño de una población de estudiantes de grado décimo, según su género, en la formulación de metas, al trabajar en la resolución de problemas de triángulos rectángulos bajo la mediación de un ambiente computacional. Inicialmente los estudiantes tuvieron la oportunidad de plantearse una meta y después otros dos momentos en donde podían ajustar esa meta propuesta antes de realizar la evaluación. La población de estudiantes, de estrato socio-económico alto, cursaban décimo grado en los colegios privados Gimnasio Campestre, de carácter masculino, y Santa María, de carácter femenino. El Gimnasio Campestre contó con una participación de 62 estudiantes y el Santa María, de 54 estudiantes. A nivel general, se encontró que sí existían diferencias significativas en el planteamiento de la meta y los resultados de la evaluación entre hombres y mujeres, sin embargo, ambos grupos superaron su meta propuesta.

Introducción

El proceso de enseñanza-aprendizaje de la matemática ha sido motivo de estudio a lo largo de las últimas décadas debido a su carácter de ciencia exacta y a que su estudio se ha considerado “traumático” para muchos. Esa mala relación con esta asignatura, también se han relacionado con el género, puesto que socialmente se cree que las mujeres logran un menor aprendizaje matemático que los hombres y que hace que ellas manifiesten menos motivación para trabajar en la clase. Por otra parte, la historia se ha encargado de situar mejor a los hombres que a las mujeres respecto a esta ciencia.

Sin embargo, investigaciones como las de Forgasz (2000) y Torres (2011) han evidenciado que las creencias antes referidas, no son ciertas si se logra establecer ambientes propicios para el aprendizaje de esta materia. Esos escenarios propicios se refieren a dejar de lado los estereotipos y paradigmas sociales y culturales que encierra el aprendizaje de la matemática en hombres y mujeres en entornos de orden social, económico, político y multicultural (Salazar, Hidalgo, & Álvarez, 2008; Salazar, et al., 2010)

Bajo la premisa de que no hay certeza sobre la diferencia en el aprendizaje de la matemática dependiendo del género, Perich (2009), creador de la página www.sectormatematica.cl, plantea que el desarrollo del pensamiento matemá- tico debe surgir naturalmente en niños y niñas si se programa la enseñanza en igualdad de condiciones desde los niveles preescolares, haciendo a la familia parte de una estimulación matemática que involucre a niños y niñas por igual. En ese sentido, se pueden crear esos ambientes equilibrados que se necesitan para que la motivación sea equitativa y, así, se generen procesos adecuados de autorregulación y establecimiento de metas.

Es así como, desde el punto de vista conceptual, la presente investigación pretende generar inquietud respecto a las teorías relacionadas con el aprendizaje en hombres y mujeres, enfocándose en las metas que estos se plantean en un entorno académico desde las matemáticas y su relación con aspectos como la autorregulación y la motivación. La autorregulación se puede entender como la capacidad de la persona para dirigir su propia conducta y la motivación, como el conjunto de procesos implicados en la activación, dirección y persistencia de esa conducta (González, Valle, Piñeiro, Rodríguez, Núñez, & Pérez, 2003). Según Lopez, Maldonado, Ibáñez, Sanabria, Quintero, Valencia y Sarmiento (2004) la autorregulación en el aprendizaje tiene etapas como: formular o asumir metas concretas, planificar las actividades para su actuación, observar su propio desempeño, evaluarse continuamente de acuerdo a las metas y criterios fijados para valorar el estado de su aprendizaje y comparar las metas con actuaciones reales con el fin de tomar acciones encaminadas a ajustar o reformular metas.

Por otra parte, la meta académica se puede definir como un propósito que se traza un individuo para alcanzar un objetivo inicial. Las metas se dividen principalmente en dos: las de aprendizaje y las de rendimiento. Las de aprendizaje son las metas que tiene interiormente una persona y que se refieren a ese querer adquirir siempre el conocimiento. Las de rendimiento son las que el individuo adquiere exteriormente y que se desarrollan a partir de los estímulos como el querer obtener mejores notas, los premios otorgados por los padres o el querer ser mejor para tener reconocimientos (González, et al.,1996).

La presente investigación pretendió estudiar la relación existente entre el género y las metas que se fijaban los estudiantes de décimo grado de dos colegios de Bogotá, al solucionar problemas de triángulos rectángulos, en un ambiente computacional. El trabajo fue orientado por tres preguntas básicas: a) ¿Existe diferencia entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto a la formulación de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos mediada por un ambiente computacional? b) ¿Existe diferencia entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al alcance de las metas propuestas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos mediada por un ambiente computacional? y c). ¿Existe diferencia entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al ajuste de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos mediada por un ambiente computacional? Las hipótesis que se sometieron a prueba fueron que en ninguna de las situaciones, antes referidas, existían diferencias entre estudiantes de género femenino y masculino la teoría de Zimmerman y MartínezPons (1986), dado que en este modelo el estudiante se hizo partícipe activo de su proceso de aprendizaje, y es en este espacio en el que puede apropiar ese conocimiento. Finalmente, el proceso incorporó elementos del constructivismo de la teoría de Jean Piaget, que afirma que el conocimiento se desarrolla cuando el individuo interactúa con su entorno; en este caso el software es la base de la interacción del estudiante con el ambiente computacional. En la figura 1, se presenta el diagrama del proceso pedagógico desarrollado desde el software.


Figura 1. Diagrama del proceso pedagógico desarrollado desde el software Softri.

Materiales y métodos

En primera instancia se construyó un software que funcionó como herramienta para la solución del problema de investigación. A este software se le dio el nombre de SOFTRI y fue desarrollado por un equipo de personas en el que se incluye al autor. Para la construcción del software se utilizó el programa Toolbook versión 4. 

Tipo de investigación
Según los parámetros de Sánchez y Reyes (2002), esta es una investigación correlacional porque tiene como propósito evaluar el grado de relación que existe entre dos o más conceptos o variables, en un contexto en particular.  

Población y muestra
La población analizada estuvo constituida por estudiantes de décimo grado de los colegios Gimnasio Campestre y Santa María, instituciones educativas de carácter privado, ubicadas en los estratos socio-económicos 5 – 6 de la ciudad de Bogotá. Las edades de los estudiantes estuvieron entre 15 y 17 años, y la muestra fue conformada por 116 jóvenes; 62 de género masculino y 54 de género femenino.

Variables
Se utilizó una variable atributiva que actuó como independiente llamada género del estudiante. Las cuatro variables dependientes consideradas fueron resultado de la evaluación, establecimiento de la meta, ajuste de la meta y alcance de la meta. Cabe aclarar que cada variable dependiente tuvo un dominio desde 1 hasta 20 puntos, de acuerdo a la cantidad de problemas que pudiera resolver, en donde la cantidad máxima era 20.

Empleando como punto de referencia esta cifra se contrastaron las variables enfocadas a la meta y la variable enfocada a la evaluación.

Dominio de conocimiento

Dentro del sistema se presenta, como conocimiento específico, la resolución de problemas de triángulos rectángulos, a partir de las razones trigonométricas con base en tres módulos (figura 5). El primer módulo, de teoría (figura 6), trabaja conceptos como ángulo, triángulo rectángulo, teorema de Pitágoras y razones trigonométricas. Por otro lado, el módulo de entrenamiento (figura 7) tiene tres tipos de problemas: el del globo, el del avión y el de la sombra que proyecta un edificio. Finalmente, en el módulo de evaluación (figura 8), se presentan los mismos tipos de problemas mencionados anteriormente y además, se incluye un tipo de problema adicional que es el de la montaña. En total fueron 20 problemas, 5 de cada tipo. Para trabajar en los tres módulos, en primera instancia, el estudiante se registró con el código asignado previamente y se planteó una meta inicial (desde 1 hasta 20) (figura 4), para luego ingresar a presentar una prueba diagnóstica de 12 puntos. Enseguida tuvo que replantearse la meta inicial, trabajar en el módulo de teoría (paralelo a este se podía utilizar el módulo de entrenamiento), replantearse la meta por segunda vez y, por último, ingresar al módulo de evaluación. La meta replanteada por segunda vez fue utilizada para contrastarla con el resultado de la evaluación. 

Resultados y discusión

Análisis respecto a las metas

Comparación de metas
En primera instancia, se analizó el comportamiento de los estudiantes de ambos géneros respecto a la selección de metas. Para ello se tuvieron en cuenta tres tipos de metas: la inicial, que se plantea una vez el estudiante se registra y lee las instrucciones; la intermedia, es el ajuste de la meta inicial y se hace después de hacer la prueba de entrada de 12 preguntas; y la final, que se hace antes de realizar la evaluación y después de revisar los módulos de teoría y entrenamiento. A continuación (tabla 1) se muestran las medias según el género para cada una de las metas.

 

 

Como se observa, los hombres se fijaron la meta inicial de resolver bien cerca de 15 problemas respecto a los 20 planteados, y terminaron fijándose una meta de 16 problemas, mientras que la s mujeres se mantuvieron en su meta inicial de resolver bien 13 problemas respecto a los 20 planteados.  

Otro aspecto para destacar es que las mujeres nunca estuvieron por encima en el planteamiento de metas con respecto a los hombres (figura 9). Se encontraron diferencias significativas entre cada uno de los momentos del planteamiento de la meta entre hombres y mujeres. Estas diferencias se manifestaron en el hecho de que la meta de los hombres fue resolver cerca de 2 problemas más que las mujeres en cada uno de los momentos del estudio. Cabe anotar que el primer ajuste hace referencia a la meta intermedia y el segundo ajuste, a la meta final.

Comparación de las medias entre pares de metas
En el caso de los hombres se encontraron diferencias significativas en el planteamiento de la meta inicial y la meta final. En el primer ajuste (meta intermedia) no se evidenció este hecho (tabla 1). Tal como lo muestran los promedios de las metas, los hombres se propusieron el objetivo de resolver 15 ejercicios, y justo antes de la evaluación se propusieron resolver bien 16. Las diferencias no se observaron en el primer y segundo ajuste. En el caso de las mujeres, no se encontraron diferencias significativas en ninguna de las etapas de planteamiento de metas porque, que en cada uno de los momentos, el objetivo estuvo muy cerca de 13 problemas bien resueltos.

Comparación entre el planteamiento de las metas desde la dispersión
A continuación (tabla 2) se observan las desviaciones estándar correspondientes a las metas (según género):

Como se observa en la tabla 2 y en la figura 10, los resultados de las mujeres mostraron mayor dispersión con respecto a los logrados por los hombres. Esta se manifiesta de manera más evidente en el planteamiento de la meta final.

Comparación entre el resultado de la evaluación y la meta final.

Resultado de la evaluación
En la tabla 3, se presentan la media y la desviación estándar del resultado de la evaluación:

Los resultados de la evaluación logrados por hombres y mujeres mostraron diferencias significativas. Los hombres tuvieron, en promedio, un mejor desempeño en la evaluación que las mujeres, a pesar de que ambos grupos tuvieron buenos resultados y que estos estuvieron por encima de la meta planteada. 

Comparación entre la meta final y el resultado de la evaluación en cada género
En la tabla 4, se presentan los resultados de la comparación entre las cifras de la meta final y el resultado de la evaluación para el grupo de los hombres:

La prueba de significancia evidenció que no hubo diferencias significativas entre el planteamiento de la meta final y el resultado de la evaluación, a pesar de que la diferencia es de un punto a favor del resultado de la evaluación. 

En la tabla 5, se presentan los resultados de la comparación entre las cifras de la meta final y el resultado de la evaluación para el grupo de las mujeres:

Entre las mujeres sí hubo diferencias significativas; aquí la diferencia fue de dos puntos a favor de la evaluación. En los dos casos, hombres y mujeres se fijaron metas por debajo del resultado (tablas 4 y 5), es decir, que no sólo alcanzaron la meta sino que la superaron.

Correlación entre la meta final y el resultado de la evaluación
A continuación (tablas 6 y 7) se presentan las correlaciones (determinadas mediante el método de Pearson) entre el segundo ajuste de la meta y la evaluación, tanto en hombres como en mujeres. 

En ambos grupos se observó una correlación significativa; en las mujeres fue un poco más alta. En ambos grupos se evidencia la correspondencia entre lo que se plantearon como meta y lo que obtuvieron en la evaluación. 

 

Tiempo y prueba diagnóstica
Duración del trabajo con el software Se indagó si existían diferencias significativas en cuanto al tiempo de ejecución de la prueba con el programa SOFTRI. En la tabla 8, se presentan la media y la desviación estándar (en minutos):

Los resultados señalan que las mujeres emplearon más tiempo en el trabajo con el software (aproximadamente 101 minutos), y que la desviación estándar del grupo fue más baja (aproximadamente 17 minutos), mientras que los hombres emplearon cerca de 14 minutos menos que ellas, aunque su desviación estándar fue superior a 23. Evidentemente se observan diferencias significativas en el tiempo promedio de trabajo en el software entre los dos grupos y también en la desviación estándar. Aunque este no era uno de los temas a analizar en la investigación, si evidencia otros aspectos que involucrarían directamente a las características de hombres y mujeres, tales como la concentración y la seguridad en la toma de decisiones. Sin embargo, estos aspectos podrían ser motivo de otra tipo de estudios.

Análisis de la prueba diagnóstica
En la tabla 9, se presenta la comparación entre las medias y las desviaciones estándar de los resultados de la prueba diagnóstica:

Los valores de las medias y de las desviaciones estándar son muy cercanos, hecho que sugiere que tanto hombres como mujeres comenzaron el trabajo en SOFTRI en condiciones de conocimiento sobre la temática muy cercanas. 

Correlación entre los resultados de la prueba diagnóstica y los de la evaluación.
Las tablas 10 y 11 presentan la correlación entre los resultados de la prueba diagnóstica y la evaluación tanto en hombres como en mujeres.

El uso del método de Pearson revela que las mujeres presentaron una correlación significativa entre la prueba diagnóstica y la evaluación, mientras que en el caso de los hombres no fue así. Vale la pena aclarar que para establecer la correlación entre estas dos variables se ponderaron las mismas en una escala sobre 10, ya que la prueba diagnóstica era sobre 12 puntos y la evaluación sobre 20.

Conclusiones

Respecto a la hipótesis No existen diferencias significativas entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto a la formulación de metas relacionadas con la resolución de problemas de triángulos rectángulos mediada por un ambiente computacional, este estudio señala que sí existen diferencias significativas porque los hombres se propusieron como meta resolver en promedio cerca de 16 problemas mientras que las mujeres se propusieron resolver cerca de 13. 

Respecto a la hipótesis No existen diferencias significativas entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al logro de las metas propuestas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos mediada por un ambiente computacional, el análisis estadístico indica que sí hubo diferencias porque que los hombres obtuvieron mejores resultados que las mujeres. En este caso la diferencia fue de dos puntos.

Respecto a la hipótesis No existen diferencias significativas entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al ajuste de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos mediada por un ambiente computacional, el estudio demuestra que no las hay porque en ninguno de los géneros se evidenciaron grandes diferencias al ajustar la meta por primera y segunda vez (meta intermedia y meta final, respectivamente).

Volviendo a la variable “planteamiento de la meta”, se estableció que en esta clase de entornos los hombres se plantearon metas superiores que las mujeres. Las mujeres fueron menos “arriesgadas” al momento de ajustar las metas y optaron por mantenerlas en cada uno de los momentos, mientras que los hombres sí se “aventuraron” a subirlas.  

En los aspectos anteriormente estudiados, se confirman las afirmaciones de Nuria, Blanco y Guerrero (2006), respecto a que las actitudes y las reacciones emocionales de los estudiantes hacia la matemática y su aprendizaje varían en función del género; los resultados de la manera como los dos grupos afrontaron cada etapa del trabajo (establecimiento de la meta, tiempo de ejecución de la prueba y puntajes obtenidos) son evidencia de ello. 

De otro lado, se logró establecer que los valores de las variables meta final (segundo ajuste de meta) y resultado de la evaluación estuvieron estrechamente relacionadas. Prueba de lo anterior es la notable concordancia entre lo que los estudiantes se propusieron y lo que obtuvieron, incluso se observaron casos (tanto en hombres como en mujeres) en los que los resultados estuvieron significativamente por encima de la meta. En el caso de las mujeres, la correlación de las dos variables fue un poco más alta.

En cuanto al tiempo que tardaron en realizar la prueba con el software, aunque no era una variable clave a estudiar, se observó que los hombres emplearon mucho menos tiempo que las mujeres, pero la desviación estándar de los mismos fue mucho más alta. Esto indica que el grupo de las mujeres fue más homogéneo en cuanto al uso del tiempo que el de los hombres. En este aspecto, el estudio guarda concordancia con otras investigaciones como la de Camacho (2006), que se refiere a aspectos como la autorregulación. 

En lo referente a la prueba diagnóstica, se pudo evidenciar que a nivel de conocimiento, y siendo las poblaciones de los colegios diferentes, tanto hombres como mujeres llegaron en condiciones similares, pues no se encontraron diferencias significativas. Respeto a la prueba diagnóstica y su relación con el resultado de la evaluación, los resultados obtenidos por las mujeres, en ambos momentos, guardaron una correlación significativa, mientras que en el caso de los hombres no. Esto indica que, a nivel grupal, las mujeres que obtuvieron buenos resultados en la prueba diagnóstica también los obtuvieron en la evaluación y a las que no les fue tan bien en una, tampoco les fue bien en la otra. En el caso de los hombres la situación fue distinta; esa correlación no se evidenció claramente. En términos generales, la investigación también evidenció que la población obtuvo resultados altos y superiores a sus propias metas. 

Finalmente, es importante tener en cuenta el ejercicio desarrollado con esta población para que en el futuro se pueda comparar con otros entornos y estratos, con el fin de establecer semejanzas y diferencias, en este sentido el autor ha escrito otros artículos. De igual forma, vale la pena hacer más estudios, contrastando resultados obtenidos y tiempo de trabajo, para observar otros aspectos no sólo desde el punto de vista cuantitativo, sino cualitativo. Es claro que esta clase de trabajos en los que se combina la academia con la tecnología pueden ayudar a los docentes a desarrollar procesos de investigación que les permitan conocer un poco más los grupos y entornos con los que trabajan.

Lista de referencias

Ausubel, D. P., Novak, J. D., & Hanesian, H. (1983). Psicología educativa. México, México: Trillas

Camacho, M. (2006). La autorregulación para el aprendizaje y el género. México, México: UAEM.

Forgasz, J. (2000). The gender-stereotyping of mathematics: Pre-service teachers’ views. Artículo presentado en la Conferencia Anual de la Asociación Australiana de Investigación en Educación [AARE]. Recuperado el 15 de marzo de 2013, en www.aare. edu.au/.

González, R., Valle, A., Piñeiro, I., Rodríguez, S., Núñez, J. & Pérez, C. (1996). Una aproximación teórica al concepto de metas académicas y su relación con la motivación. Psicothema, 8 (1), 45-61

González, Valle, A., Piñeiro, I., Rodríguez, S., Núñez, J. & Pérez, C. (2003) Multiple Goals, Motivation and Academic Learning. British Journal of Educational Psychology, 73, 71–87. 

Lopez, O., Maldonado, A., Ibáñez, J., Sanabria, L. B., Quintero, V., Valencia N., & Sarmiento, L. C. (2004). La autorregulación como mecanismo de evaluación en el área de tecnología e informática en Colombia. Memorias del VII Congreso Colombiano de Informática Educativa, 54-57.

Nuria, I., Blanco, L. J., & Guerrero, E. (2006). El papel de la afectividad en la resolución de problemas matemáticos. Revista de Educación, 340, 551-569.

Perich, D. (2009). ¿Se debe enseñar matemáticas de manera distinta a las mujeres para mejorar su desempeño? Recuperado el 12 de febrero de 2013, en Salazar, L., Hidalgo, V. & Álvarez, M. (2008). Género y educación matemática. Sigma, 8, 44-48.

Salazar, L., Hidalgo, V. & Álvarez, M. (2010). Estudio sobre diferencias de género en el aula de matemá- ticas. Revista Latinoamericana de Etnomatemática 3 (2), 4-13. Recuperado el 21 de febrero de 2013, en http://www.etnomatematica.org/v3-n2-agosto2010/blanco-hidalgo-salazar-pdf.

Sánchez, H., & Reyes, C. (2002). Metodología y diseños en la investigación científica. Lima, Perú: URP-Editorial Universitaria.

Torres, W. (2011). Incidencia del género en la formulación de metas. Tesis de grado de Maestría en Tecnologías de la Información Aplicadas a la Educación. Universidad Pedagógica Nacional, Bogotá, Colombia.

Zimmerman, B. J., & Martínez-Pons, M. (1986). Development for a Structure Interview for Assessing Student Use of Self-regulated Learning-strategy. American Educational Research Journal, 23, 614- 628.

 

Este documento fue tomado de www.revistaelastrolabio.com

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Alianza Compartir - Gimnasio Campestre
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