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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Identificación de tipologías de actitud hacia las matemáticas en estudiantes de séptimo y octavo grados de educación primaria]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This report shows the results of surveys about the attitudes towards mathematics applied to students of seventh and eighth grade from elementary schools in the areas of Puqueldón, Chiloé, in order to identify typologies or cluster of students about the subject of mathematics. The measurement of these attitudes was carried out by means of a test of affirmative sentences and questions, using Likert scales. The statistics segmentation was made by Cluster Analysis, the validation and assessment of the cluster solution, in relation to the variable average mark, by means of Anova non-parametric ofKruskal- Wallis and multiple comparison of average marks through Duncan test, with significance P < 0.05 corrected according to Bonferroni Method. Four typologies of attitudes towards mathematics were identified. We can make the conclusion that there are four types of students in regard to their attitudes towards mathematics in the area of Puqueldón. Typology T1: intermediate level students (30.4%); typology T2: students with learning disabilities (30.4%); typology T3: advanced level students (26.6%), and typology T4: indifferent students (12 per cent).]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Actitud hacia las matemáticas]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Claves</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Identificaci&oacute;n de tipolog&iacute;as de actitud hacia las matem&aacute;ticas en estudiantes de s&eacute;ptimo y octavo grados de educaci&oacute;n primaria</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Typologies identification on attitudes towards maths in seventh an eighth basic education students</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Claudio Sebasti&aacute;n C&aacute;rdenas Mansilla*</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>*     Ingeniero agr&oacute;nomo, maestro en Educaci&oacute;n por la Universidad ARCIS, Santiago de Chile, maestro en Administraci&oacute;n de Empresas por la Universidad del Mar, Vi&ntilde;a del Mar, Chile. Acad&eacute;mico encargado del &aacute;rea de Estad&iacute;stica, Instituto de Formaci&oacute;n Continua, Universidad de los Lagos, Chilo&eacute;, Chile, Sede Castro. Entre sus l&iacute;neas de investigaci&oacute;n est&aacute;n: ingenier&iacute;a, did&aacute;ctica para las matem&aacute;ticas, modelos estad&iacute;sticos en agricultura. Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:ccard007@hotmail.com" target="_blank">ccard007@hotmail.com</a>, <a href="mailto:ccard007@gmail.com" target="_blank">ccard007@gmail.com</a></i></font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recepci&oacute;n: 1 de abril de 2008     <br>   Aprobaci&oacute;n: 5 de diciembre de 2008</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font size="2" face="verdana"><b>Resumen</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este trabajo presenta los resultados del estudio de actitudes hacia las matem&aacute;ticas, aplicado a los alumnos de s&eacute;ptimo y octavo b&aacute;sico de las escuelas de la comuna de Puqueld&oacute;n, Chilo&eacute;, con el objeto de identificar tipolog&iacute;as o cluster de alumnos respecto a la actitud hacia la ciencia matem&aacute;tica. La medici&oacute;n de actitudes se realiz&oacute; merced a un cuestionario de afirmaciones y preguntas, utilizando una escala tipo Likert. La segmentaci&oacute;n estad&iacute;stica se realiz&oacute; mediante an&aacute;lisis cluster , la validaci&oacute;n y evaluaci&oacute;n de la soluci&oacute;n cluster, en funci&oacute;n de la variable nota promedio, mediante el anova no param&eacute;trico de Kruskal&#150;Wallis y comparaci&oacute;n m&uacute;ltiple de promedios mediante la prueba de Duncan, con significancia <i>P&lt; </i>0.05 corregida seg&uacute;n el m&eacute;todo de Bonferroni. Se identificaron cuatro tipolog&iacute;as de actitud hacia las matem&aacute;ticas. Se puede concluir que existen cuatro tipos de alumnos en cuanto a su actitud hacia las matem&aacute;ticas en la comuna de Puqueld&oacute;n. Tipolog&iacute;a T1: alumnos de nivel medio (30.4%); tipolog&iacute;a T2: alumnos con problemas de aprendizaje (30.4%); tipolog&iacute;a T3: alumnos de nivel superior (26.6%); y tipolog&iacute;a T4: alumnos indiferentes (12.7 por ciento).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Actitud hacia las matem&aacute;ticas / S&eacute;ptimo y octavo b&aacute;sico / Cluster an&aacute;lisis / Medici&oacute;n de actitudes</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">This report shows the results of surveys about the attitudes towards mathematics applied to students of seventh and eighth grade from elementary schools in the areas of Puqueld&oacute;n, Chilo&eacute;, in order to identify typologies or cluster of students about the subject of mathematics. The measurement of these attitudes was carried out by means of a test of affirmative sentences and questions, using Likert scales. The statistics segmentation was made by Cluster Analysis, the validation and assessment of the cluster solution, in relation to the variable average mark, by means of Anova non&#150;parametric ofKruskal&#150; Wallis and multiple comparison of average marks through Duncan test, with significance <i>P</i> &lt; 0.05 corrected according to Bonferroni Method. Four typologies of attitudes towards mathematics were identified. We can make the conclusion that there are four types of students in regard to their attitudes towards mathematics in the area of Puqueld&oacute;n. Typology T1: intermediate level students (30.4%); typology T2: students with learning disabilities (30.4%); typology T3: advanced level students (26.6%), and typology T4: indifferent students (12 per cent).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> Attitudes towards mathematics / Elementary seventh and eighth grades / Cluster analysis / Attitude measurment</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En Chile, la discusi&oacute;n sobre c&oacute;mo mejorar el logro acad&eacute;mico se centra en factores estructurales tales como: programas de educaci&oacute;n, el profesor, los recursos, o los planes de estudio. Sin embargo, poca atenci&oacute;n se ha dado a las caracter&iacute;sticas de los estudiantes, tales como: &iquest;cu&aacute;nto les gustan las matem&aacute;ticas?, &iquest;cuan importantes piensan que son?, &iquest;qu&eacute; tan dif&iacute;ciles las perciben?, si ser&aacute;n &uacute;tiles para su futuro y los factores que creen afectan su rendimiento matem&aacute;tico. De la misma manera, poco se sabe sobre las aspiraciones de los estudiantes sobre la ense&ntilde;anza superior (Ram&iacute;rez, 2005).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Seg&uacute;n Ram&iacute;rez (2005), las opiniones y la creencia de los estudiantes con respecto a las matem&aacute;ticas (cu&aacute;nto les gustan, qu&eacute; valoran de ellas, y lo que pronostican para su propia educaci&oacute;n futura) se pueden entender como diversas facetas de las <i>actitudes de los estudiantes hacia las matem&aacute;ticas. </i>El estudio de tales actitudes se justifica por lo menos desde tres puntos de vista. Primero, el desarrollo de actitudes positivas es un objetivo para muchos sistemas educativos; se ven como requisito para el compromiso acad&eacute;mico de elevar el aprendizaje de los estudiantes. En segundo lugar, las actitudes son las predisposiciones aprendidas que reflejan la orientaci&oacute;n de la escuela y el contexto social m&aacute;s amplio en los cuales se da la instrucci&oacute;n de las matem&aacute;ticas. Como tal, las actitudes se pueden influenciar por intervenciones de la pol&iacute;tica. Tercero, la literatura especializada ha sugerido que hay una relaci&oacute;n positiva entre las actitudes hacia las matem&aacute;ticas y la capacidad acad&eacute;mica.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Seg&uacute;n G&oacute;mez&#150;Chac&oacute;n (2003), la investigaci&oacute;n en educaci&oacute;n matem&aacute;tica ha estado principalmente centrada en los aspectos cognitivos, dejando un poco de lado los aspectos afectivos. En gran parte, posiblemente, esto se deba al popular mito de que las matem&aacute;ticas son algo puramente intelectual, donde el comportamiento relativo a las emociones no juega un papel esencial. Por supuesto que mi perspectiva no es &eacute;sta, y como los matem&aacute;ticos Halmos (1991), y Polya (1945), considero que "las matem&aacute;ticas son algo emocional", pero, &iquest;lo son en verdad? La gente suele decir que no, pero yo creo que s&iacute; lo son. Un matem&aacute;tico es una persona y tiende a sentir emociones fuertes sobre qu&eacute; parte de las matem&aacute;ticas est&aacute; dispuesto a soportar y, naturalmente, emociones fuertes sobre otras personas y las clases de matem&aacute;ticas que les gustan. Por ejemplo:</font></p>     <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&iquest;qu&eacute; prefieres, n&uacute;meros o dibujos, s&iacute;mbolos o gr&aacute;ficas, &aacute;lgebra o geometr&iacute;a? Yo soy principalmente un hombre de n&uacute;meros, y no solo me ponen nervioso los dibujos, sino incluso la gente que los prefiere (Halmos, 1991: 34).</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ser&iacute;a un error el creer que la soluci&oacute;n de un problema es un "asunto puramente intelectual"; la determinaci&oacute;n, las emociones, juegan un papel importante. Una determinaci&oacute;n un tanto tibia, un vago deseo de hacer lo menos posible pueden bastar a un problema de rutina que se plantea en la clase; pero, para resolver un problema cient&iacute;fico serio, hace falta una fuerza de voluntad capaz de resistir a&ntilde;os de trabajos y de amargos fracasos (Polya, 1945: 80&#150;81).</font></p> </blockquote>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La experiencia de Campos (1995), vivida como profesora en los diversos niveles educativos y en cursos de actualizaci&oacute;n con maestros de educaci&oacute;n b&aacute;sica y superior, ha llevado a plantear el problema de la <i>actitud </i>como eje fundamental a partir del cual se constituyen las bases para la motivaci&oacute;n, el aprendizaje y la disciplina, y sobre todo, para la construcci&oacute;n del ser humano que deseamos formar. Se pudo notar de manera definitiva que gran parte de la problem&aacute;tica escolar no radica en la capacidad o incapacidad de los alumnos para comprender determinados temas, sino en su actitud hacia la escuela, el profesor y la asignatura. Ya algunos autores, como Krutetskii (citado por Campos, 1995) proponen que el &eacute;xito de un alumno en matem&aacute;ticas est&aacute; en relaci&oacute;n con la actitud positiva hacia la actividad matem&aacute;tica y que se incluyen rasgos de personalidad que involucran las esferas intelectual y emocional.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La construcci&oacute;n de conocimiento es un proceso de representaci&oacute;n mental de la informaci&oacute;n mediante im&aacute;genes, nociones y conceptos; manipulaciones mentales de la informaci&oacute;n por medio de operaciones o destrezas intelectuales, y disposiciones o actitudes hacia la informaci&oacute;n que facilitan o dificultan su representaci&oacute;n y manipulaci&oacute;n mental. Pensar implica, por consiguiente, una "actitud" que condiciona la intensidad y el esfuerzo, la facilidad y frecuencia con la que se codifica la informaci&oacute;n, se realizan operaciones mentales sobre esa codificaci&oacute;n y se producen resultados. Si la actitud condiciona las capacidades mentales expresadas en el orden anteriormente mencionado, de forma similar se orienta el desarrollo del pensamiento matem&aacute;tico, convirti&eacute;ndolo en un proceso de descubrimiento, interiorizaci&oacute;n, construcci&oacute;n y desarrollo de ideas, destrezas y actitudes hacia el aprendizaje de las matem&aacute;ticas. Este proceso requiere de toda una graduaci&oacute;n para poder pasar de la acci&oacute;n al pensamiento representativo, y una serie no menos larga de transiciones para pasar del pensar a la reflexi&oacute;n sobre dicho pensamiento (Cervantes y otros, 1995).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con respecto al pensamiento matem&aacute;tico, Cervantes y otros (1995) lo consideran como: "El razonamiento l&oacute;gico, la creatividad, el modelaje matem&aacute;tico y las operaciones". Por su parte, Schoenfeld (1992: 179) indica:</font></p>     <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El pensamiento matem&aacute;tico no s&oacute;lo es razonamiento deductivo, no consiste &uacute;nicamente en demostraciones formales; se quiere ver desde una &oacute;ptica tradicional en que se considera el conocimiento matem&aacute;tico como un cuerpo de hechos y procedimientos que tratan cantidades, magnitudes, formas y las relaciones que existen entre ellas.</font></p> </blockquote>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El proceso mental que sugiere qu&eacute; se debe demostrar, y c&oacute;mo hacerlo, es parte de ese pensamiento matem&aacute;tico, tanto como la demostraci&oacute;n que eventualmente resulta de &eacute;l. Lo deductivo es consecuencia a veces instrumental del m&eacute;todo matem&aacute;tico.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En opini&oacute;n de G&oacute;mez&#150;Chac&oacute;n (2003), las actitudes de los estudiantes hacia las matem&aacute;ticas se pone de manifiesto en la forma en que se acercan a las tareas (sea con confianza, deseo de explorar caminos alternativos, perseverancia o inter&eacute;s) y en la tendencia que demuestren al reflejar sus propias ideas. Asimismo, van a estar determinadas por las caracter&iacute;sticas personales del estudiante, relacionadas con su autoimagen acad&eacute;mica y la motivaci&oacute;n de logro, condicionando su posicionamiento hacia determinadas materias curriculares y no otras (Gil y otros, 2005).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los educadores matem&aacute;ticos han usado el concepto actitud con una definici&oacute;n menos clara que los psic&oacute;logos. Se puede observar, gracias a los instrumentos de medida, que estos son dise&ntilde;ados para medir componentes espec&iacute;ficos de la actitud (Gil y otros, 2005).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Percepci&oacute;n del estudiante ante la utilidad de las matem&aacute;ticas:</font></p>     <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Autoconcepto del alumno o confianza respecto a las matem&aacute;ticas.</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Percepci&oacute;n de las matem&aacute;ticas desde el punto de vista del alumno, de sus padres, del profesorado (no tiene componentes emocionales) .</font></p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Ansiedad (fuerte componente emocional).</font></p> </blockquote>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La actitud se define como una predisposici&oacute;n evaluativa (es decir, positiva o negativa) que determina las intenciones personales que influyen en el comportamiento. Consta, por lo tanto, de tres componentes: uno cognitivo, que se manifiesta en las creencias subyacentes en dicha actitud; uno afectivo, que se manifiesta en los sentimientos de aceptaci&oacute;n o de rechazo de la tarea o de la materia; y uno intencional o de tendencia hacia cierto tipo de comportamiento. Ahora bien, si el objeto es las matem&aacute;ticas, se pueden distinguir dos grandes categor&iacute;as:</font></p>     <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. <i>Actitudes hacia las matem&aacute;ticas, </i>que se refieren a la valoraci&oacute;n y el aprecio de esta disciplina y al inter&eacute;s por esta materia y por su aprendizaje, y subrayan m&aacute;s el componente afectivo que el cognitivo; aquellas se manifiestan en t&eacute;rminos de inter&eacute;s, satisfacci&oacute;n, curiosidad, valoraci&oacute;n, etc., que pueden referirse a cualquiera de los siguientes aspectos:</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; actitud hacia las matem&aacute;ticas y los matem&aacute;ticos (aspectos sociales de las matem&aacute;ticas);</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; inter&eacute;s por el trabajo matem&aacute;tico, cient&iacute;fico;</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; actitud hacia las matem&aacute;ticas como asignatura;</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; actitud hacia determinadas partes de las matem&aacute;ticas;</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; actitud hacia los m&eacute;todos de ense&ntilde;anza.</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">2.&nbsp; <i>Actitudes matem&aacute;ticas, </i>por el contrario, tienen un car&aacute;cter marcadamente cognitivo y se refieren al modo de utilizar capacidades generales como la flexibilidad de pensamiento, la apertura mental, el esp&iacute;ritu critico, la objetividad, etc., que son importantes para el trabajo matem&aacute;tico.</font></p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La mayor&iacute;a de los estudios desarrollados desde los a&ntilde;os setenta incidir&aacute;n en las actitudes de los alumnos acerca de las matem&aacute;ticas y de su aprendizaje, y suelen partir de la conceptualizaci&oacute;n de las <i>actitudes </i>como respuesta a est&iacute;mulos exteriores. Los trabajos de Callahan (1971), Leder (1982), Haladyna, Shaughnessyy Shaughnessy (1983) y Wolleat, Ponte, Becker y Fennema (1980) constituyen algunos de los ejemplos de los estudios realizados entre los setenta y los ochenta que marcan el inicio del crecimiento de la preocupaci&oacute;n sobre la relaci&oacute;n de las <i>actitudes </i>de los alumnos con respecto a las matem&aacute;ticas (Gil y otros, 2005).</font></p> </blockquote>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>DESARROLLO METODOL&Oacute;GICO</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El muestreo ser&aacute; no&#150;probabil&iacute;stico, en virtud de una muestra dirigida de los sujetos&#150;tipo (Hern&aacute;ndez y otros, 2003), ya que el trabajo se realizar&aacute; a partir de informaci&oacute;n de variables de estudio recopiladas en las escuelas b&aacute;sica de la comuna de Puqueld&oacute;n y dentro de ella solo tres que tienen los cursos s&eacute;ptimo y octavo. &Eacute;stas son: Escuela Rural Ichuac, Escuela Municipal de Puqueld&oacute;n, y Escuela Las Campanas de Aldachildo.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>INSTRUMENTOS DE MEDICI&Oacute;N</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En los cuestionarios se utilizaron escalas para medir las actitudes, mediante modelos de escalamiento tipo Likert (Hern&aacute;ndez y otros, 2003), y para medir la predisposici&oacute;n frente a determinadas situaciones y afirmaciones referentes a las matem&aacute;ticas, utilizando una escala de cinco categor&iacute;as; &eacute;stas son:</font></p>     <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Definitivamente S&Iacute; (5)    <br>     Probablemente S&Iacute; (4) &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>     Indeciso (3)    <br>     Probablemente NO (2)    <br>     Definitivamente NO (1)</font></p> </blockquote>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los niveles de aceptaci&oacute;n de las afirmaciones o preguntas est&aacute;n codificados desde el grado m&aacute;ximo hasta el m&iacute;nimo, utilizando una escala que va de 5 a 1 respectivamente, siendo 3 el c&oacute;digo de un estado indiferente o de indecisi&oacute;n respecto de la afirmaci&oacute;n o pregunta.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>AN&Aacute;LISIS ESTAD&Iacute;STICOS DE INFORMACI&Oacute;N</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este estudio b&aacute;sicamente tiene un enfoque exploratorio&#150;inferencial, y estudia variables medidas en una escala cualitativa ordinal (de orden jer&aacute;rquico). Sin embargo, al codificar (utilizando n&uacute;meros naturales) las categor&iacute;as de jerarquizaci&oacute;n de estas variables se convierten en cuantitativas discretas, permitiendo utilizar t&eacute;cnicas multivariantes de taxonom&iacute;a num&eacute;rica. Adem&aacute;s, se tendr&aacute;n variables de escala cuantitativa continua de forma directa (nota promedio). Una vez sorteada esta etapa se procedi&oacute; a la identificaci&oacute;n de tipolog&iacute;as y patrones, mediante la aglomeraci&oacute;n de casos (filas) con ayuda de estad&iacute;stica multivariante, espec&iacute;ficamente an&aacute;lisis cluster, para cada objetivo de estudio, mediante el algoritmo de aglomeraci&oacute;n jer&aacute;rquica de Ward, el cual se calcula considerando todas las variables para cluster (Visauta, 1998). Este m&eacute;todo parte de los elementos (observaciones) directamente, en lugar de utilizar la matriz de distancias, y se define una medida global de hetoregeneidad de una agrupaci&oacute;n de observaciones en grupos (Pe&ntilde;a, 2002). Esta medida es <img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5s1.jpg" alt=""> , que es la suma de las distancias eucl&iacute;deas al cuadrado entre cada elemento y la media de su grupo:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5s2.jpg" alt=""></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ser&iacute;a el modelo de c&aacute;lculo en notaci&oacute;n matricial (Pe&ntilde;a, 2002).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El an&aacute;lisis de tipolog&iacute;as se efectu&oacute; mediante herramientas gr&aacute;ficas, por ejemplo, gr&aacute;fico de caja (Box and Whisker Plot) (Palmer, 1999), y an&aacute;lisis de dendrogramas de aglomeraci&oacute;n cluster (Pe&ntilde;a, 2002).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez determinadas y validadas las tipolog&iacute;as mediante las variables asignadas para ello, se procedi&oacute; a realizar un an&aacute;lisis estad&iacute;stico inferencial con el objeto de hacer una comparaci&oacute;n entre las diferentes tipolog&iacute;as encontradas en funci&oacute;n de su rendimiento acad&eacute;mico (nota promedio), y con el fin de determinar si existen diferencias significativas entre las tipolog&iacute;as, y, si estas diferencias existieran, determinar cu&aacute;les son objetivamente. Para esto se realiz&oacute; un an&aacute;lisis de variancias mediante un Anova no param&eacute;trico de Kruskal&#150;Wallis, dirigido a la comparaci&oacute;n de las tipolog&iacute;as encontradas en funci&oacute;n de su rendimiento acad&eacute;mico (nota promedio) para cada uno de las segmentaciones realizadas. El contraste <i>H </i>de Kruskal&#150;Wallis (Kruskal y Wallis, 1952) es la alternativa no param&eacute;trica del m&eacute;todo Anova, es decir; sirve para contrastar la hip&oacute;tesis de que muestras cuantitativas han sido obtenidas de la misma poblaci&oacute;n (Rius y otros, 1999). En el caso de rechazar <i>H<sub>0</sub> </i>de que <i>k </i>muestras han sido obtenidas de la misma poblaci&oacute;n, se aplicar&aacute; una prueba de comparaci&oacute;n m&uacute;ltiple de promedios (tambi&eacute;n denominadas pruebas <i>post&#150;hoc) </i>para determinar espec&iacute;ficamente las diferencias entre cada una de las tipolog&iacute;as identificadas. Con tal prop&oacute;sito se aplicar&aacute; la prueba de Duncan. El procedimiento de Duncan o prueba de rango m&uacute;ltiple de Duncan (1955) se basa en la notaci&oacute;n general del rango estudentizado, esto es, el rango de cualquier sub&#150;conjunto/) de medias mu&eacute;strales debe exceder cierto valor antes de que se encuentre que cualquiera de las <i>p </i>medias es diferente (Walpole y otros, 1999). De acuerdo a la naturaleza no param&eacute;trica de la informaci&oacute;n que analizo, y a la probabilidad de falso rechazo de al menos una de las hip&oacute;tesis nulas, <i>H<sub>0</sub>, </i>planteada en cada una de las comparaciones que se realice mediante el procedimiento de comparaci&oacute;n m&uacute;ltiple, considerando que la prueba de Duncan apoya la credibilidad de la tasa de error tipo I (<i>tasa de error experimento juicio</i>), aplico la correcci&oacute;n de Bonferroni a la significaci&oacute;n de la prueba de Duncan (P &lt;0.05), con el fin de obtener diferencias significativas entre las tipolog&iacute;as lo m&aacute;s conservadoramente posible, para obtener resultados robustos. Bonferroni nos sugiere que declaremos significativas las diferencias entre las muestras cuando &eacute;stas sean significativas en contrastes bilaterales para el contraste de T<i>&#150;student </i>de dos muestras independientes para el nivel de significaci&oacute;n (Rius y otros, 1999):</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5s3.jpg" alt=""></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde W es el n&uacute;mero de muestras a contrastar.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESULTADOS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La identificaci&oacute;n de tipolog&iacute;as y patrones, mediante la aglomeraci&oacute;n de casos (filas), que fueron 79 en total, a trav&eacute;s de estad&iacute;stica multivariante, espec&iacute;ficamente an&aacute;lisis cluster, utilizando el algoritmo de aglomeraci&oacute;n jer&aacute;rquica de Ward, arroj&oacute; resultados muy claros al analizar el dendrograma de aglomeraci&oacute;n, es evidente la presencia de cuatro tipolog&iacute;as de comportamiento muy bien definidas desde el punto de vista <a href="#g1">gr&aacute;fico</a>.</font></p>     <p align="center"><a name="g1"></a></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5g1.jpg" alt=""></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para visualizar el patr&oacute;n de actitud y en definitiva el comportamiento de cada variable de cada tipolog&iacute;a, los cluster encontrados se representan mediante gr&aacute;ficas de caja y rango para cada variable estudiada y dentro de cada tipolog&iacute;a encontrada, obteni&eacute;ndose la siguiente representaci&oacute;n, presentada en la <a href="#g2">Gr&aacute;fica 2</a>.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="g2"></a></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5g2.jpg" alt=""></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Variables evaluadas respecto a la actitud hacia las matem&aacute;ticas</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. &iquest;Te gustan las matem&aacute;ticas ? (1)</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. Las matem&aacute;ticas ser&aacute;n &uacute;tiles en problemas reales, que resolver&aacute;s en el futuro. (1)</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">3. Las matem&aacute;ticas son aburridas, porque no entiendo el significado de los s&iacute;mbolos que se usan. (1)</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">4. Las personas que son buenas para las matem&aacute;ticas, son as&iacute; porque son m&aacute;s inteligentes que yo. (1)</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">5. Cuando intentas resolver un ejercicio matem&aacute;tico, &iquest;sientes miedo o ansiedad? (1)</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al analizar cada una de las variables representadas mediante gr&aacute;ficos de caja dentro de cada una de las cuatro tipolog&iacute;as encontradas se vuelven evidentes las diferencias entre los patrones seguidos por cada uno de los grupos identificados. Al analizar las cuatro tipolog&iacute;as identificadas se observ&oacute; la siguiente distribuci&oacute;n porcentual de individuos:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5g3.jpg" alt=""></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Validaci&oacute;n y evaluaci&oacute;n de tipolog&iacute;as de actitud hacia las matem&aacute;ticas en estudiantes de s&eacute;ptimo y octavo b&aacute;sico</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Anteriormente se mencion&oacute; que se introdujeron las variables "nota promedio en matem&aacute;ticas" y "horas de estudio antes de una prueba", como variables de validaci&oacute;n de cada uno de los estudiantes. El objetivo de utilizar estas variables para validar el valor te&oacute;rico obtenido es advertir semejanzas entre los patrones de cada tipolog&iacute;a encontrada y el rendimiento acad&eacute;mico que te&oacute;ricamente le corresponder&iacute;a. De esta manera los resultados de la variable "nota promedio en matem&aacute;ticas" se presentan en la siguiente <a href="#g4">gr&aacute;fica</a>:</font></p>     <p align="center"><a name="g4"></a></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5g4.jpg" alt=""></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Evidentemente el rendimiento acad&eacute;mico de las diferentes tipolog&iacute;as identificadas concuerda con las tipolog&iacute;as encontradas y con el que en teor&iacute;a deber&iacute;an tener cada una de &eacute;stas. Para fundamentar esto me baso en el rendimiento acad&eacute;mico de la tipolog&iacute;a T3, la cual, seg&uacute;n el patr&oacute;n de comportamiento de actitudes, muestra un patr&oacute;n de conducta propia de alumnos avanzados y de excelente rendimiento acad&eacute;mico, con muy pocas diferencias entre ellos, lo cual se evidencia en el rendimiento homog&eacute;neo y el comportamiento sim&eacute;trico de la variable. Esto contrasta con la gran dispersi&oacute;n y bajos rendimientos promedios de las otras tipolog&iacute;as encontradas.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El <a href="#c1">Cuadro 1</a> muestra el anova no param&eacute;trico de Kruskal&#150;Wallis, de contraste de la cuatro tipolog&iacute;as encontradas en cuanto a su rendimiento acad&eacute;mico, puede observarse que la prueba result&oacute; significativa, comprobando de esta manera que las tipolog&iacute;as presentan diferencias estad&iacute;sticamente significativas (<i>p</i>&#150;valor &lt; 0.05), es decir al menos una de las tipolog&iacute;as es estad&iacute;sticamente diferente, en cuanto a su rendimiento acad&eacute;mico, de las dem&aacute;s. Frente a esta situaci&oacute;n se aplic&oacute; una prueba param&eacute;trica de comparaci&oacute;n m&uacute;ltiple de promedios, prueba de Duncan (1955), con nivel de significaci&oacute;n corregido mediante el m&eacute;todo de Bonferroni, para disminuir el nivel de significaci&oacute;n de los contrastes por el aumento del error de tipo I, hasta lograr que la prueba se mantenga lo m&aacute;s conservadora posible, considerando que la variable se vuelve discreta, al considerarse &uacute;nicamente notas con un solo decimal. Los resultados del an&aacute;lisis se presentan a continuaci&oacute;n en el <a href="#c2">Cuadro 2</a>.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c1"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5c1.jpg" alt=""></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c2"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5c2.jpg" alt=""></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mediante el an&aacute;lisis inferencial pueden confirmarse las diferencias de rendimiento (<i>p&#150;</i>valor<i> &lt; </i>0.05) entre las tipolog&iacute;as identificadas y la validez de las caracter&iacute;sticas que cada una presenta. Seg&uacute;n esto puedo confirmarse que los alumnos de la tipolog&iacute;a T3 presentan diferencias significativas de los alumnos pertenecientes a las tipolog&iacute;as T2 y T4, los cuales presentaron los peores rendimientos. Finalmente, la tipolog&iacute;a Ti result&oacute; estar conformada por los alumnos con rendimientos medios.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por su parte, el an&aacute;lisis de la variable "horas de estudio antes de una prueba" se presenta en la <a href="#g5">Gr&aacute;fica 5</a>.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="g5"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/peredu/v30n122/a5g5.jpg" alt=""></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Escala Likert utilizada para evaluar el tiempo de estudio</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">6. En tu ramo de matem&aacute;ticas: &iquest;cu&aacute;nto tiempo estudias antes de rendir una prueba? (2)</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>CONCLUSIONES</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se concluye que existen cuatro tipolog&iacute;as de actitud hacia las matem&aacute;ticas sobre los alumnos de s&eacute;ptimo y octavo b&aacute;sico de la comuna de Puqueld&oacute;n. En general todas las tipolog&iacute;as encontradas demuestran una actitud favorable hacia las matem&aacute;ticas y la importancia de &eacute;sta para su futuro.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tres de las tipolog&iacute;as (T1, T3 y T4) &#150;69.7%&#150; manifiestan, aunque no de forma absoluta, entender el lenguaje matem&aacute;tico, con excepci&oacute;n de los individuos de la tipolog&iacute;a T2, quienes en promedio manifiestan no entender el lenguaje matem&aacute;tico. Evidentemente estos son alumnos &#150;30.3%&#150; con problemas de aprendizaje en matem&aacute;ticas, pues presentan el promedio mas bajo &#150;5.27&#150; de todas las tipolog&iacute;as identificadas, lo que representa una diferencia estad&iacute;sticamente significativa, en funci&oacute;n de las notas, de la tipolog&iacute;a T3; sin embargo no se observaron diferencias significativas con respecto a la tipolog&iacute;a T1 y T4.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Dos de las tipolog&iacute;as, T1 y T2, de alumnos identificados creen que los estudiantes que son buenos para las matem&aacute;ticas son m&aacute;s inteligentes que ellos, seg&uacute;n la evidencia estos alumnos manifiestan baja autoestima y un sentimiento de inferioridad frente a alumnos que obtienen buenos rendimientos. Esto se advierte claramente al observar el patr&oacute;n de la tipolog&iacute;a tres frente a esta variable, donde los alumnos que pertenecen a este cluster creen, de manera absoluta (todos los alumnos concordaron en su actitud), que las personas que son buenas para las matem&aacute;ticas no necesariamente tienen que ser m&aacute;s inteligentes que ellos; estos alumnos presentan una autoestima alta y seguridad de sus talentos y habilidades, lo cual se refleja en el promedio de notas de este cluster, 6.3.</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Tanto la tipolog&iacute;a T2 como la T4 incluyen alumnos que se ponen ansiosos frente a los problemas o ejercicios matem&aacute;ticos. Los de las tipolog&iacute;as T1 y T3 manifestaron no ponerse ansiosos ante la resoluci&oacute;n de problemas o ejercicios matem&aacute;ticos, sin embargo, hay que destacar que los alumnos de la tipolog&iacute;a T3 manifiestan en promedio de forma absoluta no experimentar ansiedad ante actividades matem&aacute;ticas, mientras que la tipolog&iacute;a T1 lo hace s&oacute;lo de manera parcial.</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Seg&uacute;n lo anterior se puede concluir que existen cuatro tipos de alumnos en cuanto a su actitud hacia las matem&aacute;ticas en la comuna de Puqueld&oacute;n. Tipolog&iacute;a T1: alumnos de nivel medio (30.4%) <i>que presentan problemas de inseguridad en </i>cuanto a sus talentos y habilidades, con un fuerte sentimiento de inferioridad frente a alumnos de buen rendimiento y alto grado de estima. Tipolog&iacute;a T2: alumnos con problemas de aprendizaje (30.4%) <i>y una probable fobia a los ejercicios y problemas matem&aacute;ticos </i>(les da miedo resolver ejercicios matem&aacute;ticos, de ah&iacute; su ansiedad), producto de sus constates fracasos, fundamentalmente por la no comprensi&oacute;n del lenguaje matem&aacute;tico, sin embargo presentan una disposici&oacute;n favorable a la asignatura en general y la creen importante en su futuro. Tipolog&iacute;a T3: alumnos de nivel superior (26.6%) en matem&aacute;ticas y muy probablemente en las dem&aacute;s asignaturas, manifiestan agrado y creen en la utilidad de las matem&aacute;ticas de forma absoluta, entienden el lenguaje matem&aacute;tico completamente, se manifiestan seguros y con una autoestima elevada, y presentan casi nulos problemas de fobia a los ejercicios matem&aacute;ticos. Tipolog&iacute;a T4: alumnos indiferentes (12.7%), que presentan una actitud indiferente frente a las matem&aacute;ticas, y muy probablemente tambi&eacute;n frente a las dem&aacute;s asignaturas. Si bien manifiestan un gusto parcial por la asignatura, no est&aacute;n muy seguros de su utilidad en el futuro o simplemente no les importa; afirman entender el lenguaje matem&aacute;tico de forma absoluta, presentan una actitud indiferente frente a sus habilidades y a las de los dem&aacute;s, sin embargo presentan fobia hacia los ejercicios o problemas matem&aacute;ticos. </font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; En lo que respecta al tiempo dedicado por los alumnos, al estudio de la asignatura de matem&aacute;ticas antes de rendir un examen, se pudo observar un comportamiento bastante homog&eacute;neo entre las diferentes tipolog&iacute;as, encontrando que todas las tipolog&iacute;as presentan como promedio (mediana) la categor&iacute;a 5, <i>es decir menos de dos </i><i>horas de estudios antes de una prueba. </i>L&oacute;gicamente el mismo fen&oacute;meno se repite en los an&aacute;lisis de las dem&aacute;s secciones de estudio.</font></p> </blockquote>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>REFERENCIAS</b></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CAMPOS, Y. (1995), "Importancia de las actitudes en la educaci&oacute;n matem&aacute;tica", M&eacute;xico, Asociaci&oacute;n Nacional de Profesores de Matem&aacute;ticas, en l&iacute;nea en    <a href="http://www.camposc.net/" target="_blank">www.camposc.net/repositorio/ponencias/95actitudes.pdf</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844779&pid=S0185-2698200800040000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CERVANTES (1995), "Descripci&oacute;n y an&aacute;lisis de proceso de pensamiento de estudiantes al resolver problemas matem&aacute;ticos", <i>Revista Ingenier&iacute;a y Desarrollo, </i>n&uacute;m. 1, Puerto Rico, Universidad del Norte, pp. 1&#150;23.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844780&pid=S0185-2698200800040000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">DUNCAN, D. B. (1955), "M&uacute;ltiple range and m&uacute;ltiple F test", <i>Biometrics, </i>vol. 11, n&uacute;m. 1.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844781&pid=S0185-2698200800040000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">GIL, Nuria (2005), "El dominio afectivo en el aprendizaje de las matem&aacute;ticas. Una revisi&oacute;n de sus descriptores b&aacute;sicos", <i>Revista Iberoamericana de Educaci&oacute;n Matem&aacute;tica, </i>n&uacute;m. 2, pp. 15&#150;32.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844782&pid=S0185-2698200800040000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">G&Oacute;MEZ&#150;Chac&oacute;n, I. M. (2003), "La tarea intelectual en matem&aacute;ticas afecto, meta&#150;afecto y los sistemas de creencias", <i>Bolet&iacute;n de la Asociaci&oacute;n Matem&aacute;tica Venezolana, </i>vol. X, n&uacute;m. 2.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844783&pid=S0185-2698200800040000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">HALMOS, P. R. (1991), "&iquest;Qu&eacute; es un matem&aacute;tico?", <i>Epsil&oacute;n, </i>n&uacute;m. 20, pp. 33&#150;40.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844784&pid=S0185-2698200800040000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">HERN&Aacute;NDEZ, R., C. Fern&aacute;ndez y P. Baptista (2003), "&iquest;C&oacute;mo son las muestras no probabil&iacute;sticas?&quot;, en R. Hern&aacute;ndez, C. Fern&aacute;ndez y P. Baptista, <i>Metodolog&iacute;a de la investigaci&oacute;n, </i>3&ordf;. ed., M&eacute;xico, McGrawHill.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844785&pid=S0185-2698200800040000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">KRUSKAL, W. H. y Wallis, W. A. (1952), "Use of ranks in one&#150;criterion variance analysi", <i>Journal of American Stadistics Association, </i>vol. 47, pp. 583&#150;621.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844786&pid=S0185-2698200800040000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">PALMER, A. (1999), <i>An&aacute;lisis de datos, etapa exploratoria, </i>Madrid, Espa&ntilde;a, Pir&aacute;mide.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844787&pid=S0185-2698200800040000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">PE&Ntilde;A, D. (2002), <i>An&aacute;lisis de datos multivariantes, </i>Madrid, Espa&ntilde;a, McGraw Hill.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844788&pid=S0185-2698200800040000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">POLYA, G. (1945), How to solve it, Nueva York, Estados Unidos, Doubleday &#91;versi&oacute;n castellana: <i>C&oacute;mo plantear y resolver problemas, </i>M&eacute;xico, Trillas, 1972&#93;.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844789&pid=S0185-2698200800040000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">RAM&Iacute;REZ, M. J. (2005), "Actitudes hacia las matem&aacute;ticas y el rendimiento acad&eacute;mico entre estudiantes de Octavo B&aacute;sico", <i>Estudios Pedag&oacute;gicos, </i>vol. 31, n&uacute;m. 1, pp. 97&#150;112.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844790&pid=S0185-2698200800040000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">RIUS, F., F. J. Bar&oacute;n, E. S&aacute;nchez y L. Parras (1999), <i>Bioestad&iacute;stica: m&eacute;todos y aplicaciones, </i>3&ordf;. ed., M&aacute;laga, Espa&ntilde;a, Spicum.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844791&pid=S0185-2698200800040000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SCHOENFELD, A. (1992), "Learning to think mathematically: problem solving, metacognition, and sense making in mathematics", en Douglas A. Grouws (ed.), <i>Handbook of research on mathematics teaching and learning. A project of the National Council of Teachers of Mathematics, </i>Nueva York, Estados Unidos, Macmillan.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844792&pid=S0185-2698200800040000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">VISAUTA, B. (1998), "An&aacute;lisis cluster jer&aacute;rquico", en B. Visauta, <i>An&aacute;lisis estad&iacute;stico con SPSS para Windows, 2, </i>Madrid, Espa&ntilde;a, Mac GrawHill, pp. 181&#150;194.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844793&pid=S0185-2698200800040000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">WALPOLE, R., R. Meyers y S. Meyers (1999), <i>Probabilidad y estad&iacute;stica para ingenieros, </i>6&ordf; ed., M&eacute;xico, Prentice Hall.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5844794&pid=S0185-2698200800040000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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