نبذة مختصرة : This article is the result of a research that sought to identify among socioeconomic, demographic, family and personal variables, those that affect the academic performance of students in the area of mathematics. The research was also motivated by the poor performance of secondary students in this area, both at an institutional and local levels. Using a logistic regression model, the structural variables mentioned were analyzed. The data were obtained from a questionnaire applied to a sample of seventh graders of Santa Rosa de Lima School at the city of Sincelejo. In the questionnaire the students were asked about socioeconomic, demographic, family, personal and physical aspects of housing in which they live and which may be related to their academic performance. Data were processed using the Statgraphics software and the information was organized in tables. The results showed that academic achievement and student performance is subject not only to school factors, but also to social, economic and family variables of the context where the student develops. Among these factors are number of siblings, sex, marital status of parents, race, parents´ income, with whom the student lives and student´s interest in studying. ; Este artículo es el producto de una investigación que buscaba identificar entre las variables socioeconómicas, demográficas, familiares y personales, aquellas que influyen en el rendimiento académico de los estudiantes en el área de matemáticas. A su vez, la investigación estuvo motivada por el bajo rendimiento que los estudiantes del nivel básico secundario registran en dicha área, tanto a nivel institucional como local. Aplicando un modelo de regresión logística, se analizaron las variables estructurales mencionadas. Los datos se obtuvieron con la realización de un cuestionario aplicado a una muestra de estudiantes del grado séptimo de la Institución Educativa Santa Rosa de Lima de la ciudad de Sincelejo, en el que se indagó sobre aspectos socioeconómicos, demográficos, familiares, personales y ...
Relation: http://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/reds/article/view/555/316; 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; http://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/reds/article/view/555
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