Factors affecting the academic performance of freshmen in the ITCR general mathematics course

Keywords: academic performance, predictive variables, college mathematics, general mathematics, failing the class

Abstract

The goal of this paper was to determine some personal or family factors or variables of freshmen enrolled in the General Mathematics course taught at the Technological Institute of Costa Rica affecting their academic performance in that course.  The sample was comprised of 729 freshmen enrolled in the General Mathematics course in the first half of 2018. Data was collected using an online questionnaire prepared with 90 questions (11 open ended and the remaining multiple choice), which was applied during the first two weeks of classes to minimize the risk of losing information due to justified withdrawals or dropouts. Additional data was requested from the Admissions and Registration Office of the Technological Institute of Costa Rica and analyzed to determine which of the variables had an impact on the results (passed - failed) or the final grade in the course. Regression analysis and non-parametric tests of goodness of fit and independence were used. The factors that presented statistically significant correlations with the course final grade were average university admission score, grades in the mathematical and verbal reasoning sections of the academic proficiency test, grade point average (GPA) from the last two years of secondary education, and monthly family income. The categorical variables with the greatest impact on passing the course were type of high school (public, private, or semi-private) and modality (academic, technical, experimental bilingual), together with the students' perception of their difficulties in high school mathematics.

References

Acharya, B. R. (2017). Factors affecting difficulties in learning mathematics by mathematics learners. International Journal of Elementary Education. 6(2), 8-15. doi: 10.11648/j.ijeedu.20170602.11
Alfaro, A. L. y Alpízar, M. (2013). El proyecto Matemática para la enseñanza media (MATEM-UNA): percepción de los estudiantes sobre los cursos recibidos y las carreras en educación superior que eligieron. Uniciencia, 27(1), 34-58. Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=475947762003
Al-Labadi, L., Khalil, H. & Siddiqui, N. (2019). Male under-performance in undergraduate Engineering Mathematical courses: causes and solution strategy. arXiv:1907.00552
Amelii, R. (2011). Asesoramiento académico en línea para estudiantes repitientes en el área de matemática. Docencia Universitaria, 12(1). Recuperado de: http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_docu/article/view/3279
Atuahene, F. & Russell, T. A. (2016). Mathematics Readiness of First-Year University Students. Journal of developmental education, 39(3), 12-32. Recuperado de: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1130188.pdf
Barahona, P. (2014). Factores determinantes del rendimiento académico de los estudiantes de la Universidad de Atacama. Estudios Pedagógicos, 40(1), 25-39. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07052014000100002
Belvis, E., Moreno, V. y Ferrer, F. (2009). Los factores explicativos del éxito y fracaso académico en las universidades españolas, en los años del cambio hacia la convergencia europea. Revista Española de Educación Comparada, (15), 61-92. Recuperado de: http://revistas.uned.es/index.php/REEC/article/view/7503/7171
Bolaños, M. y Rojas, L. (2013). Comparación entre los promedios de la prueba de aptitud académica y la prueba de habilidades cuantitativas de los estudiantes de la Universidad de Costa Rica. Revista de Ciencias Sociales, 142, 101-115. Recuperado de: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/sociales/article/view/14305/13578
Castillo-Sánchez, M., Gamboa-Araya, R. e Hidalgo-Mora, R. (2020). Factores que influyen en la deserción y reprobación de estudiantes de un curso universitario de matemáticas. Uniciencia, 34(1), 219-245. https://doi.org/10.15359/ru.34-1.13
Dayıoğlu, M. & Türüt-Aşık, S. (2004). Gender differences in academic performance in a large public university in Turkey. ERC Working Papers in Economics, 04(17). Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/225670281_Gender_differences_in_academic_performance_in_a_large_public_university_in_Turkey
Di Gresia, L., Porto, A. y Ripani, L. (2002). Rendimiento de los estudiantes de las universidades públicas argentinas. (Documento de trabajo N.˚ 45. Universidad Nacional de La Plata, Argentina). Recuperado de: http://www.depeco.econo.unlp.edu.ar/wp/wp-content/uploads/2017/05/doc45.pdf
Douglas, D. & Salzman, H. (2019). Math counts: major and gender differences in college mathematics coursework. The Journal of Higher Education, 91(3), 1-29. doi: https://doi.org/10.1080/00221546.2019.1602393.
Elvira-Valdés, M. A. y Pujol, L. (2012). Autorregulación y rendimiento académico en la transición secundaria–universidad. Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales, Niñez y Juventud, 10(1), 367-378. Recuperado de: http://www.scielo.org.co/pdf/rlcs/v10n1/v10n1a23.pdf
Eng, T. H., Li Li, V. & Julaihi, N. H. B. (Marzo de 2009). A case study of 'high-failure rate' mathematics courses and its’ contributing factors on UiTM Sarawak diploma students. En Conference on Scientific and Social Research, Malasia. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/216032148_A_Case_Study_of_'High-Failure_Rate'_Mathematics_Courses_and_its'_Contributing_Factors_on_UiTM_Sarawak_Diploma_Students
Enu, J., Agyman, O. K. & Nkum, D. (2015). Factors influencing students' mathematics performance in some selected colleges of education in Ghana. International Journal of Education Learning and Development, 3(3), 68-74. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/333798075
Ercikan, K., McCreith, T. & Lapointe, V. (2005). Factors associated with mathematics achievement and participation in advanced mathematics courses: an examination of gender differences from an international perspective. School Science and Mathematics, 105(1), 5-14. doi: 10.1111/j.1949-8594.2005.tb18031.x
Garbanzo, G. M. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Educación, 31(1), 43-63. https://doi.org/10.15517/revedu.v31i1.1252
Garbanzo, G. M. (2014). Factores asociados al rendimiento académico tomando en cuenta el nivel socioeconómico: estudio de regresión múltiple en estudiantes universitarios. Educare, 18(1), 119-154. https://doi.org/10.15359/ree.18-1.6
Mabula, S. (2015). Modeling student performance in mathematics using binary logistic regression at selected secondary schools a case study of Mtwara Municipality and Ilemela District. Journal of Education and Practice, 6(36), 96-103. https://www.iiste.org/Journals/index.php/JEP/article/view/27937
Martínez, R. (2007). Prácticas y procedimientos para fortalecer la gestión curricular en el TEC: acciones de seguimiento en la carrera de construcción. Cartago, Costa Rica: Instituto Tecnológico de Costa Rica.
Montero, E., Villalobos, J. y Valverde, A. (2007). Factores institucionales, pedagógicos, psicosociales y sociodemográficos asociados al rendimiento académico en la Universidad de Costa Rica: un análisis multinivel. RELIEVE, 13(2), 215-234. Recuperado de: www.uv.es/RELIEVE/v13n2/RELIEVEv13n2_5.htm
Moreira, T. (2013). Factores de contexto, entrada y proceso asociados al rendimiento en matemática: un estudio multinivel. Actualidades en psicología, 27(114), 19-38. doi: https://doi.org/10.15517/ap.v27i114.82
Parsons, S. J. (2004). Overcoming poor failure rates in mathematics for engineering students: a support perspective. Newport: Harper Adams University College.
Peralta, S. C., Ramírez, A. F., & Castaño, H. (2006). Factores resilientes asociados al rendimiento académico en estudiantes pertenecientes a la Universidad de Sucre (Colombia). Psicología desde el Caribe, (17), 196 – 219. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/28178537_Factores_resilientes_asociados_al_rendimiento_academico_en_estudiantes_pertenecientes_a_la_Universidad_de_Sucre_Colombia
Pohjolainen, S., Myllykoski, T., Mercat, C. & Sosnovsky, S. (2018). Modern mathematics education for engineering curricula in Europe: a comparative analysis of EU, Russia, Georgia and Armenia. (Eds). Birkhäuser-Springer International Publishing: Switzerland. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-71416-5_1
Porcel, E. A., Dapozo, G. N. y López, M. V. (2010). Predicción del rendimiento académico de alumnos de primer año de la FACENA (UNNE) en función de su caracterización socioeducativa. REDIE, 12(2), 1-21. Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=15515989007
Posso, A. E. (2005). Sobre el bajo aprovechamiento en el curso de Matemáticas I de la UTP. Scientia et technica, 2(28), 169-174. Recuperado de: https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/6853/4017
Programa Estado de la Nación en Desarrollo Humano Sostenible. (2015). Quinto informe estado de la educación. San José: PEN.
Programa Estado de la Nación. (2017). Sexto informe estado de la educación. San José: PEN.
Programa Estado de la Nación. (2019). Séptimo informe estado de la educación. San José: PEN.
Robledo, J. (2005). Formación matemática en un primer curso de Matemáticas de la Universidad del Valle. (Conferencia). Universidad Icesi, Cali. Recuperado de: https://www.icesi.edu.co/evenmat/memorias/ConferenciaRobledo.pdf
Rojas, A. (2018). Proyecto de intervención: implementación de cursos híbridos de matemática general para ingeniería en la Universidad Técnica Nacional, Sede Atenas. Costa Rica: Universidad Técnica Nacional.
Rojas, L. (2014). Predicción de la reprobación de cursos de matemática básicos en las carreras de Física, Meteorología, Matemática, Ciencias Actuariales y Farmacia. Educare, 18(3), 3-15. doi: http://dx.doi.org/10.15359/ree.18-3.1
Rojas, L., Mora, M. y Ordóñez, G. (2019). Asociación del Razonamiento Cuantitativo con el Rendimiento Académico en Cursos Introductorios de Matemática de Carreras STEM. Matemática, Educación e Internet, 19(1). https://doi.org/10.18845/rdmei.v19i1.3851
Rutschow, E. Z. (2019). The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine workshop on understanding success and failure of students in developmental mathematics: Developmental mathematics reforms. Recuperado de: https://sites.nationalacademies.org/cs/groups/dbassesite/documents/webpage/dbasse_191791.pdf
Saucedo, M., Herrera, S. C., Díaz, J. J., Bautista, S. y Salinas, H. A. (2014). Indicadores de reprobación: Facultad de Ciencias Educativas (UNACAR). RIDE, 5(9). Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=498150317007
Stokke, A. (2015). What to do about Canada’s declining math scores. C.D. Howe Institute Commentary, (427). https://doi.org/10.2139/ssrn.2613146
Vargas, J. G., Bustos, L. S. y Moreno, R. (2005). Propuesta para aumentar el nivel académico, minimizar la deserción, rezago y repitencia universitaria por problemas de bajo rendimiento académico en la Universidad Tecnológica de Pereira, en el programa Ingeniería de Sistemas y Computación. Scientia et Technica, 11(28). Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84911707026
Whannell, R. & Allen, B. (2012). First year mathematics at a regional university: Does it cater to student diversity? The International Journal of the First Year in Higher Education, 3(2), 45-58. doi:10.5204/intjfyhe.v3i2.125
Published
2021-01-31
How to Cite
Chacón-Vargas, Érick, & Roldán-Villalobos, G. (2021). Factors affecting the academic performance of freshmen in the ITCR general mathematics course. Uniciencia, 35(1), 265-283. https://doi.org/10.15359/ru.35-1.16
Section
Original scientific papers (evaluated by academic peers)

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