Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Evolución del perfil cognitivo, metacognitivo, actitudinal y de rendimiento en estudiantes con dificultades de aprendizaje en matemáticas. Un estudio longitudinal

  • Autores: Gabriela Acosta Escareño
  • Directores de la Tesis: Ana Miranda Casas (dir. tes.), Raúl Tárraga Mínguez (codir. tes.), María Inmaculada Fernández Andrés (codir. tes.)
  • Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2013
  • Idioma: español
  • Materias:
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • Introducción.

      Las dificultades de aprendizaje en matemáticas (DAM) afectan a un elevado número de estudiantes que según diversos estudios de prevalencia afecta a entre un 3.4% y un 13.8% de la población en edad escolar.

      En numerosas ocasiones, además las DAM se presentan de forma comórbida con las dificultades de aprendizaje en lectura (DAL).

      Sin embargo, hasta la fecha no se han podido esclarecer de un modo satisfactorio los procesos cognitivos y metacognitivos que subyacen a las DAM, los que son responsables de la aparición común de las DAM y las DAL ni la evolución del perfil cognitivo, metacognitivo, motivacional y de rendimiento de los estudiantes con DAM a lo largo de su escolaridad.

      Objetivos.

      Los objetivos planteados en la presente tesis doctoral fueron:

      1. Analizar el desempeño en lectura y matemáticas (estimado por el profesor), el funcionamiento ejecutivo, sistema afectivo-motivacional y estrategias de aprendizaje y metacognitivas en estudiantes con DAM, con DAL, con DAML y grupo Control, y los posibles cambios desde la evaluación inicial a la de seguimiento.

      2. Analizar la persistencia del diagnóstico de DAM, y comparar en la fase 2 el desempeño en lectura y matemáticas (estimado por el profesor), el funcionamiento ejecutivo, sistema afectivo-motivacional, estrategias de aprendizaje y metacognitivas, en tres diferentes grupos:1) persistencia de DAM; 2) remisión de DAM; 3) nuevo diagnóstico DAM en tiempo2.

      3. Identificar las variables predictoras que ejercen mayor influencia en la manifestación y persistencia de las DAM, en el cálculo y en la resolución de problemas.

      Método.

      Para llevar a cabo esta investigación se planteó un estudio de de carácter longitudinal, con un diseño 4x2, cuasi-experimental, en el que se utilizó análisis de medidas repetidas.

      Los sujetos que conformaron la muestra fueron clasificados en cuatro grupos diferentes: 1) Grupo Control (N= 35, ¿ edad= 9.7 años); 2) Grupo con Dificultades de Aprendizaje en Matemáticas (DAM), (N= 25, ¿ edad= 9.64 años); 3) Grupo con Dificultades de Aprendizaje en Lectura (DAL), (N= 38, ¿ edad= 9.53 años); y 4) Grupo con dificultades de Aprendizaje en Matemáticas y Lectura (DAML), (N= 43, ¿ edad= 9.65 años).

      Los estudiantes fueron evaluados cuando cursaban 4º y 6º curso de educación primaria.

      Las variables evaluadas fueron: rendimiento en matemáticas (cálculo y solución de problemas); diferentes variables de funcionamiento ejecutivo (memoria a corto plazo, memoria de trabajo verbal y viso-espacial, atención e inhibición); habilidades cognitivas y metacognitivas de solución de problemas; motivación y estrategias de aprendizaje; y la valoración del propio profesorado del rendimiento y actitud hacia las matemáticas.

      Resultados.

      1. Estimación del profesor. Globalmente el profesorado valoró mejor el rendimiento de los grupos control y DAL que el de los grupos DAM y DAML en el conjunto de todas las variables sobre las que se preguntó: comprensión lectora, cálculo, uso de estrategias de solución de problemas matemáticos así como factores afectivo-motivacionales (motivación, esfuerzo y ansiedad).

      2. Funcionamiento ejecutivo. Encontramos un patrón de resultados interesante que dibuja un déficit en las funciones ejecutivas (excepto en MCP), en el grupo con DAM y especialmente en el grupo con DAML. Es importante destacar que este déficit generalizado no se observó en el grupo con DAL, que solo tuvo un rendimiento significativamente inferior al del grupo control en la condición "sin demora" de la tarea de MT viso-espacial (Tarea TSRT).

      3. Estrategias cognitivas y metacognitivas de solución de problemas. Los resultados evidenciaron globalmente un esperable déficit en los dos grupos con DAM, que puntuaron significativamente peor en el global de la prueba que los estudiantes del grupo control, e incluso que los estudiantes con DAL.

      4. Estrategias de aprendizaje y factores afectivo-motivacionales. La comparación entre los 4 grupos en las estrategias de aprendizaje y los elementos afectivo-motivacionales indicó una mejora en los 4 grupos en la evaluación de 6º curso respecto a la evaluación de 4º curso, tanto en la puntuación total del uso de estrategias de aprendizaje como en la puntuación tota de los elementos afectivo-motivacionales.

      5. Variación en el diagnóstico. El 68,83% de los sujetos mantuvieron de manera persistente este diagnóstico en las dos evaluaciones, el 9,09% experimentaron una remisión de las DAM y el 22,08% recibieron un diagnóstico de DAM en 6º sin haberlo recibido en 4º curso.

      6. Modelo predictivo del rendimiento en cálculo y SP. El modelo de variables predictivas del rendimiento en cálculo logró explicar un 34.7% de la varianza en 4º curso y un 47.7% en 6º curso. En ambos momentos de evaluación, la inteligencia es la variable que mayor peso de la varianza explica de los resultados en el cálculo. En 4º curso, la inteligencia logró explicar el 22% de la varianza de los resultados de la variable cálculo. Por otra parte, en 6º curso, la inteligencia logró explicar por sí sola también un porcentaje considerable de la varianza de la variable cálculo, un 15,8%.

      El modelo de variables predictivas de solución de problemas logró explicar un 68.1% de la varianza en 4º curso y un 64.4% en 6º curso. Este mayor porcentaje de varianza explicada para la solución de problemas se debe en parte al mayor peso de la inteligencia en la solución de problemas que en el cálculo; la inteligencia explicaba un 22% y 15,8% de la varianza del cálculo en 4º y 6º respectivamente, mientras que este porcentaje se eleva en la solución de problemas al 26,7% y el 20,9% también en 4º y 6º.

      Discusión.

      A continuación se sintetizan algunas de las principales conclusiones extraídas de los resultados:

      La estimación del profesorado de las habilidades y aprendizajes de los estudiantes, así como de su capacidad en diversas variables cognitivas y metacognitivas planteadas en esta investigación ha sido ajustada y ha reflejado unos resultados similares a los obtenidos de manera real por los estudiantes ante las tareas planteadas.

      Nuestros resultados confirman la existencia de un déficit en funcionamiento ejecutivo en los estudiantes con DAML, y en menor medida en los estudiantes con solo DAM. Se corrobora algunas de las características cognitivas y metacognitivas más conocidas de los estudiantes con DAM, como su déficit en MT, su relativamente intacta capacidad en MCP, y se abre además la puerta a estudiar la posibilidad de que la existencia de un déficit en el control inhibitorio pueda ayudar a comprender mejor la diferencia entre estudiantes con DAM y con DAML.

      En tercer lugar, nuestra investigación ha puesto de manifiesto que la evaluación del uso de estrategias cognitivas y metacognitivas de solución de problemas es un buen mecanismo para conocer los puntos fuertes y débiles de los estudiantes en cuanto a solución de problemas. La tarea que aplicamos ha identificado adecuadamente a los estudiantes con DAL como estudiantes con dificultades para la comprensión del enunciado, pero no para desarrollar el resto de estrategias de solución de problemas, y ha identificado además a los estudiantes con DAM y con DAML como estudiantes con fuertes dificultades en el uso de estrategias de solución de problemas.

      En cuarto lugar, nuestros resultados han evidenciado que los estudiantes con DAM se encuentran en una situación de riesgo de experimentar dificultades en algunos aspectos del ámbito afectivo-motivacional, especialmente aquellos estudiantes identificados como con DAM persistentes.

      En quinto lugar los modelos elaborados en esta investigación muestran cómo la inteligencia de los estudiantes es capaz de explicar un porcentaje importante de la varianza de los resultados de los estudiantes en cálculo y en solución de problemas. Sin embargo, hemos encontrado que el porcentaje de varianza explicado por el CI es notablemente mayor en 4º que en 6º curso. Es decir, la contribución de la inteligencia a los resultados en matemáticas de los estudiantes es mayor en 4º que en 6º.

      Bibliografía.

      Aunola, K., Leskinen, E., Lerkkanen, M. & Nurmi, J. (2004). Developmental dynamics of math performance from preschool to grade 2. Journal of Educational Psychology, 96, 699-713.

      Ávila, C. y Parcet, M.A. (2001). Personality and inhibitory deficits in the stop-signal task: The mediating role of Gray¿s anxiety and impulsivity. Personality and Individual Differences, 29, 875-986.

      Cosden, M., Brown, C. & Elliott, K. (2002). Developing self-understanding and self-esteem in children with learning disabilities (pp. 33-53). En B. Wong y M. Donahue (Eds.), The Social Dimension of Learning Disabilities. Erlbaum: New Jersey.

      Cuetos, F., Rodríguez, B. & Ruano, E. (1996). Batería de evaluación de procesos lectores de niños de educación primaria. Madrid: TEA. Ediciones.

      Desoete, A., Stock, P., Schepens, A., Baeyens, D. & Roeyers, H. (2009). Classification, seriation, and counting in grades 1, 2, and 3 as two-year longitudinal predictors for low achieving in numerial facility and arithmetic achievement? Journal of Psychoeducational Assessment, 27(3), 252-264.

      Dubois, B., Levy, R., Verin, M., Teixeira, C., Agid, Y. & Pillon, B. (1995). Experimental approach to prefrontal functions in humans. En Grafman, J. Holyoak K. J., Boller F. (Eds.) Structure and function of the human prefrontal cortex (pp. 41-60). New York: Annals of the New York Academy of Science.

      García, J., González, D. (2003). Batería psicopedagógica EVALUA 4-6 (versión 2.0). Madrid: EOS.

      Geary, D.C. (2004). Mathematics and learning disabilities. Journal of Learning Disabilities, 37(1), 4-15.

      Geary, D.C., Bailey, D.H., Littlefield, A., Wood, P., Hoard, M.K. & Nugent, L. (2009). First-grade predictors of mathematical learning disability: a latent class trajectory analysis. Cognitive Development, 24, 411-429.

      Golden, C.J. (1994). STROOP, Test de colores y palabras. Madrid: TEA.

      González-Pienda, J A., Nuñez, J. C., González-Pumariega, S., Álvarez, L., Roces, C., García, M., González, P., González-Cabanach, R y Valle, A. (2000). Autoconcepto, proceso de atribución causal y metas académicas en niños con y sin dificultades de aprendizaje, Psicothema, 12, 548-556.

      Jordan, N. C., Hanich, L. B., & Kaplan, D. (2003a). A longitudinal study of mathematical competencies in children with specific mathematics difficulties versus children with comorbid mathematics and reading difficulties. Child development, 74(3), 834-850.

      Jordan, N.C., Hanich, L.B. & Kaplan, D. (2003b). Arithmetic fact mastery in young children: a longitudinal investigation. Journal of Experimental Child Psychology, 85, 103-119.

      Jordan, N.C., Kaplan, D., Nabors, L. & Locuniak, M.N. (2006). Number sense growth in kindergarten: a longitudinal investigation of children at risk for mathematics difficulties. Child development, 77, 153-175.

      Lucangeli, D., Tressoldi, P.E., & Cendron, M. (1998). Cognitive and metacognitive abilities involved in the solution of mathematical word problems: validation of a comprehensive model. Contemporary Educational Psychology, 23, 257-275.

      Miranda, A., García, R. y Rosel, J. (2004). Una comparación del estilo atribucional de estudiantes con dificultades de comprensión lectora y estudiantes con dificultades en solución de problemas. 1º Congreso Vasco de Dificultades del Aprendizaje de la Lecto-Escritura (Bilbao).

      Miranda, A., Meliá, A. y Marco R. (2009). Habilidades matemáticas y funcionamiento ejecutivo de niños con trastorno por déficit de atención con hiperactividad y dificultades de aprendizaje de las matemáticas. Psicothema, 21, 1, 63-69.

      Missall, K.N., Mercer, S.H., Martínez, R.S. & Casebeer, D. (2012). Concurrent and longitudinal patterns and trends in performance on early numeracy curriculum-based measures in kindergarten through third grade. Assessment for Effective Intervention, 37, 95-106.

      Morgan, P.L., Farkas, G. & Wu, Q. (2009). Five-year growth trajectories of kindergarten children with learning disabilities in mathematics. Journal of Learning Disabilities, 42, 306-321.

      Murphy, M.M., Mazzocco, M.M., Hanich, L.B. & Early, M.C. (2007). Cognitive characteristics of children with mathematics learning disability (MLD) vary as a function of the cutoff criterion used to define MLD. Journal of Learning Disabilities, 40, 458-478.

      Navarro, J.I., Aguilar, M., Marchena, E., Ruiz, G., Menacho, I. y Van Luit, J. E.H. (2011). Longitudinal study of low and high achievers in early mathematics. British Journal of Educational Psychology, 82, 28-41.

      Meltzer, L., Katzir-Cohen, T., Miller, L., & Roditi, B. (2001). The impact of effort and strategy use on academic performance: Student and teacher perceptions. Learning Disability Quarterly, 24(2), 85-98.

      Meltzer, L., Reddy, R., Pollica, L. S., Roditi, B., Sayer, J., & Theokas, C. (2004). Positive and Negative Self Perceptions: Is There a Cyclical Relationship Between Teachers' and Students' Perceptions of Effort, Strategy Use, and Academic Performance?. Learning Disabilities Research & Practice, 19(1), 33-44.

      Meyer, M.L., Salimpoor, V.N., Wu, S.S. Geary, D.C., Menon, V. (2012). Differential contribution of specific working memory components to mathematics achievement in 2nd and 3rd graders. Learning and Individual Differences, 20 (2), 101-109.

      Nelson, J.M. & Harwood, H. (2011). Learning disabilities and anxiety: a meta-analysis. Journal of Learning Disabilities, 44, 3-17.

      Passolunghi, M.C. & Lanfranchi, S. (2011). Domain-specific and domain-general precursors of mathematical achievement: a longitudinal study from kindergarten to first grade. British Journal of Educational Psychology, 82, 42-63.

      Passolunghi, M.C., Mammarella, I.C. (2012). Selective Spatial Working Memory Impairment in a Group of Children With Mathematics Learning Disabilities and Poor Problem-Solving Skills. Journal of Learning Disabilities, 45 (4), 341-350.

      Printrich, P. R. & De Groot, E. V. (1990). Motivation and self-regulated learning components of classroom academic performance. Journal of Educational Psychology, 82 (1), 33-40.

      Raghubar, K., Cirino, P., Barnes, M., Ewing-Cobbs, L., Fletcher, J., & Fuchs, L. (2009). Errors in multi-digit arithmetic and behavioral inattention in children with math difficulties. Journal of learning disabilities, 42(4), 356-371.

      Raghubar, K.P., Barnes, M.A., Hecht, S.A. (2009). Working memory and mathematics: A review of developmental, individual difference, and cognitive approaches. Learning and Individual Differences, 20, 110-122.

      Ramos, J.L., & Cuetos, F. (1999). Evaluación de los Procesos Lectores. PROLEC-SE. Madrid: TEA Ediciones.

      Swanson, H.L. & Jerman, O. (2006). Math disabilities: a preliminary metaanalysis of the published literature on cognitive processes. Advances in Learning and Behavioral Disabilities, 19, 285-314.

      Toll, S.W., Van der Ven, S.H., Kroesbergen, E.H. & Van Luit, J.E. (2011). Executive functions as predictors of math learning disabilities. Journal of Learning Disabilities, 44, 521-532.

      Wilson, K.M., & Swanson, H.L. (2001). Are mathematics disabilities due to a domain- general or a domain-specific working memory deficit? Journal of Learning Disabilities, 34, 237-248.

      Wechsler, D. (1980). Escala de Inteligencia para niños de Wechsler Revisada (WISC-R). Madrid: TEA.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno