Estrategias Cognitivas de Aprendizaje Significativo en Estudiantes de Tres Titulaciones de Ingeniería Civil de la Universidad del Bío-Bío

Iván R. Sánchez Soto (UBIOBIO-Chile), Javier A. Pulgar Neira (UBIOBIO-Chile), Mario H. Ramírez Díaz (IPN-México)

Resumen


Resumen
La presente investigación evalúa el uso de estrategias cognitivas de aprendizaje en estudiantes universitarios, con la finalidad de levantar un perfil cognitivo en función de las estrategias de aprendizaje y nivel de razonamiento científico de los estudiantes de nuevo ingreso a las carreras de Ingeniería Civil de la Universidad del Bío-Bío, Concepción, Chile. Se espera obtener una forma de clasificar a los estudiantes según el tipo de aprendizaje que manifiestan una vez que ingresan a la Universidad, y determinar un modelo predictor de rendimiento académico en Física. El modelo predictor permitirá analizar las condiciones que caracterizan a los estudiantes aprobados y reprobados al final del semestre en un curso de Física I. Por último, se espera entregar recomendaciones para generar un programa de intervención para el desarrollo de estrategias cognitivas de aprendizaje significativo, necesarias para alcanzar el éxito académico. Los resultados muestran que un alto porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso, poseen características de: 1. Aprendizaje Mecánico (AM) y razonamiento concreto; 2. Aprendizaje Estratégicos (AE) y razonamiento pre-formal, y entonces tienen una alta probabilidad de no alcanzar el éxito académico. En consecuencia, sólo un bajo porcentaje posee características de Aprendizaje Significativo (AS) y razonamiento formal, y alcanzan el éxito académico.
Palabras Claves: Estrategias cognitivas, perfil cognitivo, rendimiento académico, tipo de aprendizaje.
Abstract
The present research evaluates the use of cognitive strategies in university students with the aim of establishing the cognitive profile of freshmen civil engineering students in Universidad del Bío Bío, Concepción, Chile, as a function of their learning strategies and scientific reasoning. It’s expected to obtain a way to classify students depending on the type of learning they show once entering university, and determine a model to predict academic success. This model would allow us analyze the conditions which characterized students who succeed and failed in the subject physics I at the end of the semester. Finally, it’s expected deliver recommendations and advices to create new intervention programs for developing the acceptable learning strategies in order to build meaningful learnings and achieve academic success. The results show that a high percentage of freshmen students present conditions for: 1. Mechanical Learning (MchL) and concrete reasoning; and 2. Strategic Learning (SL) and pre-formal reasoning, thus low probabilities for achieving academic success. In consequence, only a low percentage of students show conditions for Meaningful Learning (ML) and formal reasoning, and therefore, reach god scores in physics I.
Keywords: Cognitive strategies, cognitive profile, academic performance, learning types.

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