Competencia percibida y valor de utilidad¿cómo contribuyen al rendimiento matemático en 6.º de Educación Primaria?

  1. Jessica Mercader Ruiz
  2. Rebeca Siegenthaler Hierro
  3. Laura Abellán Roselló
  4. María Jesús Bellmunt Barreda
Revista:
Edma 0-6: Educación Matemática en la Infancia

ISSN: 2254-8351

Ano de publicación: 2023

Volume: 12

Número: 1

Páxinas: 35-52

Tipo: Artigo

DOI: 10.24197/EDMAIN.1.2023.35-52 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumo

Diferentes factores interdependientes entre sí se han relacionado con el rendimiento matemático. Entre ellos, destacan factores cognitivos generales y específicos, factores afectivo-motivacionales y factores contextuales. Este estudio analiza el impacto de la competencia percibida y valor de utilidad sobre el rendimiento matemático y sus diferentes bloques. También explora las diferencias en dichas actitudes entre niños con rendimiento bajo (RB), rendimiento medio (RM) y rendimiento alto (RA). La muestra consistió en 91 estudiantes (11-12 años). Las variables de rendimiento matemático y motivacionales se evaluaron mediante la Batería para la Evaluación de la Competencia Matemática Básica y el Inventario de Actitudes hacia las Matemáticas. Los resultados obtenidos indican que la variable motivacional con mayor relación y poder predictivo es la competencia percibida. La variable valor de utilidad aporta una contribución significativa adicional a la explicación del rendimiento matemático. Aparecen también diferencias entre los grupos de RB, RM y RA en competencia percibida. Además, desde un enfoque preventivo, la competencia percibida es un aspecto que tener en especial consideración, sobre todo en alumnado con RB. El estudio sugiere que la motivación, tiene un papel importante sobre el rendimiento matemático al final de la etapa primaria. En este sentido, es esencial proponer retos relevantes y alcanzables, ofreciendo feedback para que los estudiantes generen creencias ajustadas a sus capacidades reales. Por último, familias y docentes deben brindar ambientes positivos de aprendizaje, con múltiples oportunidades de participación y acompañamiento para afrontar con éxito los aprendizajes matemáticos en la Educación Primaria, sobre todo, en los últimos cursos.

Referencias bibliográficas

  • Abín, A., Núñez, J. C., Rodríguez, C., Cueli, M., García, T. y Rosário, P. (2020). Predicting mathematics achievement in secondary education: The role of cognitive, motivational, and emotional variables. Frontiers in Psychology, 11, 876. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00876
  • Cueli, M., González-Castro, P., Álvarez, L., García, T. y González-Pienda, J. A. (2014). Variables afectivo-motivacionales y rendimiento en matemáticas: Un análisis bidireccional. Revista Mexicana de Psicología, 31(2), 153-163.
  • Eccles, J. S., Adler, T., Futterman, R., Goff, S., Kaczala, C., Meece, J. y Midgley, C. (1983). Expectancies, values, and academic behaviors. En J. T. Spence (Ed.), Achievement and achievement motives (pp. 75–146). Freeman.
  • Eccles, J. S. y Wigfield, A. (1995). In the mind of the actor: The structure of adolescents’ achievement task values and expectancy-related beliefs. Personality and Social Psychology Bulletin, 21(3), 215-225. https://doi.org/10.1177/0146167295213003
  • Ercegovac, I., Koludrović, M. y Mišurac, I. (2019). The contribution of the mathematics self-concept and subjective value of mathematics to mathematical achievement. Zbornik Instituta za Pedagoska Istrazivanja, 51(1), 162-197. https://doi.org/10.2298/ZIPI1901162R
  • García, J., García, B. y González, D. (2018). EVAMAT: Baterías para la Evaluación de la Competencia Matemática Básica. Volumen 3. Competencia Matemática Básica Avanzada: Baterías EVAMAT-6, EVAMAT-7 y EVAMAT-8. EOS.
  • García, T., Rodríguez, C., Betts, L., Areces, D. y González-Castro, P. (2016). How affective-motivational variables and approaches to learning predict mathematics achievement in upper elementary levels. Learning and Individual Differences, 49, 25-31. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.05.021
  • García-Fernández, T., Kroesbergen, E. H., Rodríguez, C., González-Castro, P. y González-Pienda, J. A. (2015). Factors involved in making post-performance judgments in mathematics problem-solving. Psicothema, 27(4), 374-380. https://doi.org/10.7334/psicothema2015.25
  • Gilbert, M. C., Musu-Gillette, L. E., Voolley, M. E., Karabenick, S. A., Strutchens, M. E. y Martin, W. G. (2014). Student perceptions of the classroom environment. Relations to motivation and achievement in mathematics. Learning Environments Research, 17, 287-304. https://doi.org/10.1007/s10984-013-9151-9
  • González-Pienda, J. A., Fernández-Cueli, M., García, T., Suárez, N., Fernández, E., Tuero-Herrero, E. y da Silva, E. H. (2012). Diferencias de género en actitudes hacia las matemáticas en la enseñanza obligatoria. Revista Iberoamericana de Psicología y Salud, 3(1), 55-73.
  • Hanin, V. y Van Nieuwenhoven, C. (2019). Emotional and motivational relationship of elementary students to mathematical problem-solving: a person-centered approach. European Journal of Psychology of Education, 34(4), 705-730. https://doi.org/10.1007/s10212-018-00411-7
  • Høgheim, S. y Reber, R. (2015). Supporting interest of middle school students in mathematics through context personalization and example choice. Contemporary Educational Psychology, 42, 17-25. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2015.03.006
  • Holenstein, M., Bruckmaier, G. y Grob, A. (2022). How do self‐efficacy and self‐concept impact mathematical achievement? The case of mathematical modelling. British Journal of Educational Psychology, 92, 155-174. https://doi.org/10.1111/bjep.12443
  • IBM Corp. (2021). IBM SPSS Statistics for Windows, Version 28.0. IBM Corp.
  • Koponen, T., Aro, T., Peura, P., Leskinen, M., Viholainen, H. y Aro M. (2021). Benefits of integrating an explicit self-efficacy intervention with calculation strategy training for low-performing elementary students. Frontiers in Psychology, 12, 714379. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.714379
  • Mercader, J., Presentación, M. J., Siegenthaler, R., Molinero, V. y Miranda, A. (2017). Motivación y rendimiento académico en matemáticas: un estudio longitudinal en las primeras etapas educativas. Revista de Psicodidáctica, 22(2), 157-163. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2017.05.007
  • Mercader, J., Puig, A., Rodrigo, R. M., Abellán, L. y Siegenthaler, R. (2019). Inhibición y memoria de trabajo: marcadores diferenciales de las dificultades en cálculo y resolución de problemas en educación infantil. INFAD Revista de Psicología, 2(1), 25-34. https://doi.org/10.17060/ijodaep.2019.n2.v2.1735
  • Molerá-Botella, J. (2012). ¿Existe relación en la Educación Primaria entre los factores afectivos en las Matemáticas y el rendimiento académico? Estudios sobre Educación, 23, 141-155.
  • Namkung, J. M., Peng, P. y Lin, X. (2019). The relation between mathematics anxiety and mathematics performance among school-aged students: A Meta-analysis. Review of Educational Research, 89(3), 459-496. https://doi.org/10.3102/0034654319843494
  • Peixoto, F., Sanches, C., Mata, L. y Monteiro, V. (2017). “How do you feel about math?”: Relationships between competence and value appraisals, achievement emotions and academic achievement. European Journal of Psychology of Education, 32(3), 385-405. https://doi.org/10.1007/s10212-016-0299-4
  • Peña, M. y Camacho, C. (2020). El contexto como una estrategia para fomentar el sentido de utilidad de las Matemáticas en estudiantes de ciencias sociales. Formación Universitaria, 13(1), 145-156. https://doi.org/10.4067/S0718-50062020000100145
  • Prast, E. J., Van de Weijer-Bergsma, E., Miočević, M., Kroesbergen, E. H. y Van Luit, J. E. (2018). Relations between mathematics achievement and motivation in students of diverse achievement levels. Contemporary Educational Psychology, 55, 84-96. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2018.08.002
  • Rodríguez, S., Estévez, I., Piñeiro, I., Valle, A., Vieites, T. y Regueiro, B. (2021). Perceived Competence and Intrinsic Motivation in Mathematics: Exploring Latent Profiles. Sustainability, 13(16), 8707. https://doi.org/10.3390/su13168707
  • Rodríguez, S., Regueiro, B., Piñeiro, I., Valle, A., Sánchez, B., Vieites, T. y Rodríguez-Llorente, C. (2020). Success in Mathematics and Academic Wellbeing in Primary-School Students. Sustainability, 12(9), 3796. https://doi.org/10.3390/su12093796
  • Rosário, P., Lourenço, A., Paiva, O., Rodrigues, A., Valle, A. y Tuero-Herrero, E. (2012). Predicción del rendimiento en matemáticas: efecto de variables personales, socioeducativas y del contexto escolar. Psicothema, 24(2), 289-295.
  • Schukajlow, S., Rakoczy, K. y Pekrun, R. (2017). Emotions and motivation in mathematics education: theoretical considerations and empirical contributions. ZDM Mathematics Education, 49, 307-322. https://doi.org/10.1007/s11858-017-0864-6
  • Spreen, O. y Strauss, E. (1991). A compendium of neuropsychological tests: Administration, norms, and commentary. Oxford University Press.
  • Tosto, M. G., Asbury, K., Mazzocco, M. M., Petrill, S. A. y Kovas, Y. (2016). From classroom environment to mathematics achievement: The mediating role of self-perceived ability and subject interest. Learning and Individual Differences, 50, 260-269. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.07.009
  • Valle, A., Regueiro, B., Piñeiro, I., Sánchez, B., Freire, C., y Ferradás, M. (2016). Actitudes hacia las matemáticas en estudiantes de Educación Primaria: Diferencias en función del curso y del género. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, 6(2), 119-132. https://doi.org/10.30552/ejihpe.v6i2.161
  • Wechsler, D. (1996). WPPSI: Escala de Inteligencia de Wechsler para Preescolar y Primaria. TEA Ediciones.
  • You, S., Kim, E. K., Lim, S. A., y Dang, M. (2021). Student and Teacher Characteristics on Student Math Achievement. Journal of Pacific Rim Psychology, 15, 1834490921991428. https://doi.org/10.1177/1834490921991428
Fonte de datos: Dialnet