Análisis exploratorio de datos espaciales sobre los niveles de logro de aprendizaje en matemática y lectura de los estudiantes de segundo grado de secundaria en la evaluación censal

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17162/au.v11i4.760

Palabras clave:

Evaluación de aprendizajes, evaluación censal de estudiantes, estudiantes de segundo grado de secundaria, análisis exploratorio de datos espaciales, análisis de componentes principales, matemática, lectura.

Resumen

La presente investigación tuvo como objetivo identificar los niveles de logro de aprendizaje en matemática y lectura obtenidos por los estudiantes de segundo grado de secundaria, en la Evaluación Censal de Estudiantes (ECE), durante el año 2018, utilizando el análisis exploratorio de datos espaciales y análisis de componentes principales,  y determinar si existe autocorrelación espacial entre los niveles de logro de aprendizaje en matemática y lectura obtenidos por los discentes del segundo grado de secundaria en la ECE en las regiones del Perú. Este estudio se desarrolló dentro de un enfoque cuantitativo el cual se fundamenta en el método hipotético deductivo, no experimental, de diseño transversal porque apuntó en un momento y tiempo definido, el año 2018. El método de recolección de datos que se utilizó fue el de datos secundarios, porque se utilizó la ECE en discentes de segundo grado de secundaria en Perú, el año 2018. Los resultados permitieron determinar el nivel de logro de aprendizaje previo al inicio en matemática y lectura, obtenidos por los estudiantes de segundo grado de secundaria, los más importantes, corresponde a las regiones de: Loreto, Amazonas, Ucayali, Huánuco, Huancavelica y Apurímac; con nivel de logro de aprendizaje en inicio en matemática, fueron: Tumbes, Piura, La Libertad, Ica y Callao;  con nivel de logro de aprendizaje en inicio en lectura fueron: Tumbes, Piura, Cajamarca, San Martín, Ucayali y Madre de Dios.; asimismo se demostró que existe autocorrelación espacial  entre los niveles de logro de aprendizaje en matemática y lectura obtenidos por los discentes del segundo de secundaria en la ECE. (p < 0.05).

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Citas

Acevedo, I. & Velásquez, E. (2008). Algunos conceptos de la econometría espacial y el análisis exploratorio de datos espaciales. Ecos de Economía, 12 (27), 2-25. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4024478.

Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association-LISA. Geographical Analysis, 27 (2),

-115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x

Buzai, G. & Baxendale, C. (2009). Análisis Exploratorio de Datos Espaciales. Revista digital del Grupo de Estudios sobre Geografía y Análisis Espacial con Sistemas de Información Geográfica (GESIG), Sección Software y Metodología, (1), 1-11. https://ri.unlu.edu.ar/xmlui/bitstream/handle/rediunlu/702/Buzai_An%C3%A1lisis%20Exploratorio%20de%20Datos%20Espaciales.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Celemín, J. P. (2009). Autocorrelación especial e indicadores locales de asociación especial, importancia, estructura y aplicación. Revista Universitaria de Geografía, 18 (1), 11-31.

https://www.redalyc.org/pdf/3832/383239099001.pdf

Cervera, L. E., Lizárraga, G. M. & Sánchez, C. P. (2008). Estudio georreferencial de la Evaluación Nacional de Logro Académico en Centros Escolares (ENLACE) en el Municipio de Juárez, Chihuahua: análisis espacial. Revista electrónica de investigación educativa, 10 (1), 1-23. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1607-40412008000100005.

Chasco, C. (2003). Métodos gráficos del análisis exploratorio de datos espaciales. Anales de economía aplicada. Departamento de Economía Aplicada, Universidad Autónoma de Madrid. Madrid. https://www.asepelt.org/ficheros/File/Anales/2003%20-%20Almeria/asepeltPDF/93.PDF

Chasco, C. (2006). Análisis estadístico de datos geográficos en geomarketing: el programa GeoDa. Distribución y Consumo, 2, 34-45.

Chue, J. (2016). Análisis exploratorio espacial del ingreso de los egresados universitarios del Perú. Anales Científicos, 77 (2), 329-337. http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/810/pdf_4

De Corso, G. B., Pinilla, M. & Gallego, J. (2017). Métodos gráficos de análisis exploratorio de datos espaciales con variables espacialmente distribuidas. Cuadernos latinoamericanos de Administración, 13 (25), 92-104. https://doi.org/10.18270/cuaderlam.v13i25.2417

García, J. (2011). Análisis exploratorio de datos espaciales de la segregación urbana en ciudad Juárez. St. Louis: Federal Reserve Bank of St Louis. https://search.proquest.com/working-papers/análisis-exploratorio-de-datos-espaciales-la/docview/1698181312/se-2?accountid=12268

Getis, A. & Ord, J. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis, 24 (3), 189-206. doi: 10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x

Griffith, D. A. (2009). Spatial autocorrelation. University of Texas at Dallas, Richardson, TX, Elsevier Inc. http://www.elsevierdirect.com/brochures/hugy/SampleContent/Spatial-Autocorrelation

Gordziejczuk, M. A., & Lucero, P. I. (2019). Turismo y calidad de vida: un estudio de autocorrelación espacial aplicado a la ciudad de Mar del Plata, provincia de Buenos Aires, Argentina. Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, 28 (1), 23-42. https://doi.org/10.15446/rcdg.v28n1.67275

Hernández-Sampieri, R. & Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. México: McGraw Hill.

INEI (2020). Resultados de la pobreza monetario 2019. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/boletines/presentacion-del-jefe-del-inei.pdf

Johnson, R. A., & Wichern, D. (2007). W. Applied multivariate statistical analysis. New Jersey: Prentice Hall Inc.

Levy, J. & Varela, J. (2003). Análisis multivariable para las ciencias sociales. Madrid: Pearson Educación.

MINEDU (2020). Evaluaciones nacionales de logro de aprendizaje 2019. http://umc.minedu.gob.pe/wp-content/uploads/2020/06/Reporte-Nacional-2019.pdf

MINEDU (2019). Reporte técnico de las evaluaciones censales y muestrales de estudiantes 2018. http://umc.minedu.gob.pe/wp-content/uploads/2019/08/RT-Evaluaciones-2018.pdf.

MINEDU (2018). Sistema de consulta de resultados de evaluaciones (SICRECE). https://sistemas15.minedu.gob.pe:8888/evaluacion_censal_publico

MINEDU (2016). Resultados de la Evaluación Censal de Estudiantes 2016 (ECE 2016). http://umc.minedu.gob.pe/wp-content/uploads/2017/04/ECE-2016-presentaci%C3%B3n-de-resultados-web.pdf

MINEDU (2015). Resultados de la Evaluación Censal de Estudiantes 2015. http://umc.minedu.gob.pe/wpcontent/uploads/2016/03/Resultados-ECE-2015.pdf

Oyana, T., & Margai, F. (2015). Spatial analysis. Statistics, visualization, and computatonal methods. New York: CRC Press.

Perez, C. (2014). Análisis multivariante de datos. Madrid: Ibergarceta Publicaciones.

Rodríguez, F. de J., Pompa-García, M., Hernández-Díaz , C. & Juárez-Reyes, A. (2010). Patrón de distribución espacial de la pérdida, degradación y recuperación vegetal en Durango, México. Avances en investigación agropecuaria, 14 (1), 53-65. Recuperado de: http://ww.ucol.mx/revaia/anteriores/PDF%20DE%20REVISTA/2010/enero/4.pdf

Rodríguez, R. (2017). Software de análisis geoestadístico GEODA. https://risharkygis.wordpress.com/2017/03/23/software-de-analisis-geoestadistico-geoda/.

Serrano, R. M. & Valcárcel, E. V. (2002). Econometría espacial: Nuevas técnicas para el análisis regional. una aplicación a las regiones europeas. Investigaciones Regionales, (1), 83-106. https://search.proquest.com/scholarly-journals/econometría-espacial-nuevas-técnicas-para-el/docview/1459697470/se-2?accountid=12268

Uriel E. & Aldás, J. (2005). Análisis multivariante aplicado. Aplicaciones al marketing, Investigación de mercados, Economía, Dirección de empresas y turismo. Madrid: Thomson editores.

Vilalta, C. J. (2005). Cómo enseñar autocorrelación espacial, Economía, Sociedad y Territorio, México, 5 (18), 323-333. https://doi.org/10.22136/est002005307

Publicado

2021-07-05

Cómo citar

Solano Dávila, O. ., Gómez Ticerán, D. ., Montes Quintana, G. ., Ramón Quispe, G. ., Pillhuaman Caña, N. ., & Bolaños Solano, D. . (2021). Análisis exploratorio de datos espaciales sobre los niveles de logro de aprendizaje en matemática y lectura de los estudiantes de segundo grado de secundaria en la evaluación censal. Apuntes Universitarios, 11(4), 60 - 86. https://doi.org/10.17162/au.v11i4.760