Regressão logística: uma aplicação na identificação de variáveis que possam afetar o desempenho acadêmico, na área da matemática
Resumo
O presente artigo é o produto de uma pesquisa que procura identificar entre as variáveis socioeconômicas, demográficas familiares e pessoais, aquelas que influenciam no desempenho acadêmico dos alunos na área das Matemáticas; motivada por sua vez pelos baixos rendimentos que os alunos da primeira série do segundo grau têm registrado nesta área, a nível institucional tanto como a nível local. Usando um modelo de regressão logística, foram analisadas as variáveis estruturais mencionadas acima. Os dados foram obtidos com o preenchimento de um questionário aplicado a uma amostra de estudantes da primeira série do segundo grau de Instituição Educativa Santa Rosa de Lima da cidade de Sincelejo, no qual foram investigados aspectos socioeconômicos, demográficos, familiares, pessoais e físicos da habitação em que os alunos vivem e que pode estar relacionada com o desempenho acadêmico dos mesmos. Foram processados os dados usando o software Statgraphics e a informação fornecida por ele foi apresentada em tabelas. Os resultados mostraram que o desempenho acadêmico ou desenvolvimento de um aluno está sujeito não só a fatores escolares, mas também às variáveis de tipo social, econômico e familiar em que o aluno se desenvolve; entre esses fatores estão: o número de irmãos que tem o estudante; o sexo do estudante; o estado civil dos seus pais, a raça do estudante; a renda econômica dos seus pais; com quem vive o estudante; e se o aluno tem interesse por estudarDownloads
Referências
Abarca, Valeria. (2008). Estudio cuantitativo sobre el Efecto de variables estructurales en el incremento entre el SINCE y la PSU. Tesis de Maestría. Santiago: Universidad de Chile.
Adell, M. (2002). Estrategias para mejorar el rendimiento académico de los adolescentes. Madrid: Ediciones Pirámide.
Andrade, M. Miranda, C. Freixas, I. (2005). Rendimiento académico y variables modificables en alumnos de 2° de liceos municipales de la comuna de Santiago. Proyecto de Investigación. Santiago de Chile.
Arrieta, M. (1998). Modelo causal del rendimiento en Matemáticas. Enseñanza de las Ciencias, vol. 16 No 1, 63-71.
Llinás, H. (2010). Guía Resumida de Regresión Logística. Barranquilla: Universidad del Norte.
Monreal, J. (1989). Las variables socioeconómicas como Contexto Metodológico en la evaluación de Programas. Anales de Psicología, vol. 5, 43-51.
Morales, A. Arcos, P. Ariza, E. Cabello, M. López, M. Pacheco, J. Palomino, A. Sánchez, J. Venzalá, M. (2005). El Entorno Familiar y el Rendimiento Escolar. Proyecto de Investigación Educativa subvencionado por la Consejería de Educación y ciencia de la Junta de Andalucía. Recuperado el 16 de noviembre de 2005 de www.juntadeandalucia.es/averroes/publicaciones/investigacion/entorno_familia.pdf
Waldron, E. Salamanca, L. González, C. (2005). Análisis de la estructura y composición de las principales variables demográficas y socioeconómicas del Censo 2005. Censo de población y vivienda de Colombia DANE.
ICFES. (2010-2012). Resultados pruebas históricos. Recuperado el 1 de octubre de 2013 de http://www.icfesinteractivo.gov.co