Razonamiento cuantitativo y estilos de aprendizaje en alumnos ingresantes a
la Universidad Nacional Agraria La Molina
Quantitative reasoning and learning styles in incoming students at the
Universidad Nacional Agraria La Molina
DOI: http://dx.doi.org/10.21704/ac.v81i1.1572
Autor de correspondencia (*): Elber Rogelio Vera Rodríguez. Email:evera@lamolina.edu.pe
© Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
Forma de citar el artículo: Vera, E. 2020. Razonamiento cuantitativo y estilos de aprendizaje en alumnos
ingresantes a la Universidad Nacional Agraria La Molina. Anales Cientícos 81(1):71- 81(2020). http://dx.doi.
org/10.21704/ac.v81i1.1572
Elber Rogelio Vera Rodríguez
1*
1
Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú. Email: evera@lamolina.edu.pe
Recepción: 11/03/2020; Aceptación: 15/05/2020
Resumen
El objetivo del trabajo fue determinar la existencia de una relación entre la empleabilidad
del razonamiento cuantitativo y los estilos de aprendizaje de estudiantes ingresantes a la
Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM) en el semestre 2018-II. La investigación
fue de tipo no experimental, con diseño transeccional correlacional y método descriptivo en
la forma de encuestas. La población estuvo constituida por 520 estudiantes y con muestreo
probabilístico estraticado proporcional se obtuvo 221. Los instrumentos para la recogida de
datos de la variable razonamiento cuantitativo fueron un cuestionario constituido por doce
armaciones y medido según un escalamiento de Likert, y para la variable estilo de aprendizaje
se empleó el cuestionario de Honey-Alonso de estilo de aprendizaje (CHAEA), que constó
de 80 preguntas cerradas dicotómicas. Ambos instrumentos fueron validados por un juicio
de expertos y sometidos a prueba de conabilidad. Para el cuestionario de razonamiento
cuantitativo se empleó la prueba de alfa de Cronbach (α = 0,762) y para el cuestionario
CHAEA se empleó la prueba de Kuder-Richardson (KR-20), obteniendo los valores de 0,625
(activo), 0,641 (reexivo), 0,585 (teórico) y 0,612 (pragmático). Para comprobar la relación
lineal entre las variables se empleó el coeciente de correlación de rangos de Spearman. Se
concluye que no existe evidencia estadística de relación entre el razonamiento cuantitativo y
los cuatro estilos de aprendizaje de los estudiantes ingresantes de los grupos de especialidad
de ciencias agropecuarias, alimentarias y económicas, salvo de una débil relación con el
estilo pragmático en los estudiantes de ciencias del medio ambiente.
Palabras clave: Aprendizaje; educación superior; estudiantes.
Anales Cientícos
ISSN 2519-7398 (Versión electrónica)
Website: http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/index
Anales Cientícos 81(1)71-81(2020)
Razonamiento cuantitativo y estilos de aprendizaje en alumnos ingresantes a la Universidad Nacional Agraria La
Molina
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Enero - Junio 2020
Abstract
The aim of this paper was to determine the existence of the relationship between the
employability of quantitative reasoning and the learning styles of the incoming students
at the Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM) in the semester 2018-II. The
research was non-experimental, with a correlational cross sectional design and descriptive
method in survey forms. The population made up of 520 students and with proportional
stratied probabilistic sampling, 221 was obtained. The instruments for data collection of
the quantitative reasoning variable were a questionnaire consisting of twelve statements and
measured according to a Likert scaling, and for the variable Learning style the Honey-Alonso
learning style questionnaire (CHAEA) was used, which consisted of 80 closed dichotomous
questions. Both instruments were validated by an expert trial and tested for reliability. For
the quantitative reasoning questionnaire, the Cronbach’s alpha test (α = 0,762) was used
and for the CHAEA questionnaire the Kuder-Richardson test (KR-20) was used, obtaining
the values of 0,625 (active), 0,641 (reective), 0,555 (theoretical) and 0,612 (pragmatic).
To check the linear relationship between the variables, the Spearman rank-order correlation
coecient was used. It is concluded that there is no statistical evidence of a relationship
between quantitative reasoning and the four learning styles of incoming students of the
specialty groups of agricultural, food and economic sciences, except for a weak relationship
with the pragmatic style in Environmental science students.
Keywords: Learning; higher education; students.
1. Introducción
Una parte fundamental en la formación
de todo estudiante de educación superior,
especialmente de ciencias e ingeniería,
es desarrollar su razonamiento lógico-
matemático. Al respecto, el Ministerio
de Educación (2016) menciona que “los
aspectos razonamiento cuantitativo,
como el sentido del número, las múltiples
representaciones de estos, el cálculo
mental, la estimación y la evaluación de la
razonabilidad de los resultados, constituyen
la esencia de la competencia matemática
relativa a la cantidad”. El razonamiento
cuantitativo se basa en “un marco de acciones
que va en aras de resolver un problema y una
situación pero que en su debida intención
busca interactuar en el fortalecimiento con
la razón” (Vergara et al. 2015).
Pantoja et al. (2013), mencionan
que muchos han sido los autores que
históricamente han propuesto una denición
para el término estilos de aprendizaje.
El que cuenta con mayor aceptación ha
sido el concepto de Keefe y Thompson
(1987), quienes proponen que los estilos de
aprendizaje son aquellos rasgos cognitivos,
afectivos y siológicos que sirven como
indicadores de la forma como los individuos
perciben, interaccionan y responden a sus
ambientes de aprendizaje.
Cazau (2004), arma que la principal
característica de los estilos de aprendizaje
es que no son estáticos, sino que están
inuenciados por factores propios del
entorno, tales como la edad y las costumbres,
lo cual lleva a pensar que una persona puede
desarrollar más de un estilo de aprendizaje
durante su vida.
Pantoja et al. (2013), arman que dadas
las diversas deniciones de estilos de
aprendizaje que se han presentado, apuntan
a que no existe una sola y única manera
de aprender. Por ello, diversos autores han
propuesto sus modelos basándose en uno
o varios factores que pueden inuir en los
procesos de aprendizaje de los individuos,
a la par que construyeron diferentes
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instrumentos que permiten identicarlos,
además de proponer conjuntos de actividades
que faciliten su aplicación.
La teoría de los Estilos de Aprendizaje
(Alonso y Gallego, 2004) se ha “comprobado
cientícamente que es práctica, aplicable
y bien utilizada ayuda ecazmente en el
esfuerzo por conseguir un aprendizaje
centrado en el alumno más ecaz, más
rápido y más exacto”. Al respecto, Alducin y
Vásquez (2017) citan a Alonso et al. (1995)
e identica cinco características principales
que determinan con claridad el campo de
destrezas de cada estilo y las preguntas
clave que lo denen y que se muestran en
la Tabla1.
Conocer los estilos de aprendizaje,
poder determinarlos y conocerlos, permite
estructurar actividades instruccionales
adecuadas a estos estilos de los discentes
a quienes va dirigida la enseñanza,
pudiendo mejorar el proceso de enseñanza
y aprendizaje, y pudiendo ser más efectiva
(Silva, 2018).
Con el n de conocer cómo mejorar el
razonamiento cuantitativo de los estudiantes,
se busca saber si está relacionado con una
característica especíca de ellos, la cual es,
sus estilos de aprendizaje, es decir, la forma
en la que ellos se sienten más a gusto en el
proceso de enseñanza-aprendizaje.
Con la información obtenida se podrá
Tabla 1. Características principales y preguntas clave de los estilos de aprendizaje
Activo Reexivo Teórico Pragmático
Animador Ponderado Metódico Experimentador
Improvisador Concienzudo Lógico Práctico
Descubridor Receptivo Objetivo Directo
Arriesgado Analítico Crítico Ecaz
Espontáneo Exhaustivo Estructurado Realista
• ¿Aprenderé algo
nuevo, algo que no
sabía o no podía
hacer antes?
• ¿Habrá una
amplia variedad
de actividades
diversas?
• ¿Se aceptará que
intente algo nuevo,
cometa errores, me
divierta?
• ¿Encontraré
algunos problemas
y dicultades que
signiquen un reto
para mí?
• ¿Habrá otras
personas de
mentalidad
semejante a la mía
con las que pueda
dialogar?
• ¿Tendré tiempo
suciente para
analizar, asimilar y
preparar?
• ¿Habrá
oportunidades
y facilidad para
reunir información
pertinente?
• ¿Habrá
posibilidades de oír
los puntos de vista
de otras personas,
preferiblemente
personas de
diferentes enfoques
y opiniones?
• ¿Me veré sometido
a presión para actuar
precipitadamente o
improvisar?
• ¿Habrá muchas
oportunidades de
preguntar?
• ¿Los objetivos y
las actividades del
programa revelan
una estructura y
nalidad clara?
• ¿Encontraré
ideas y conceptos
complejos capaces
de enriquecerme?
• ¿Son sólidos
y valiosos los
conocimientos y
métodos que van a
utilizarse?
• ¿El nivel del grupo
será similar al
mío?
• ¿Habrá posibilidades de
practicar y experimentar?
• ¿Habrá sucientes
indicaciones prácticas y
concretas?
• ¿Se abordarán problemas
reales y me ayudarán a
resolver algunos de mis
problemas?
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mejorar el diseño de las sesiones de clase
adecuándolas a los estilos de aprendizaje
predominantes de los estudiantes, además de
aportar evidencia cientíca a los instrumentos
de medición del razonamiento cuantitativo
(Príncipe, 2018) como de los estilos de
aprendizaje (cuestionario CHAEA). El
objetivo del presente estudio fue determinar
si existe relación entre el razonamiento
cuantitativo y los estilos de aprendizaje de
estudiantes ingresantes a la UNALM en el
semestre 2018-II, considerando además su
género y su edad.
2. Materiales y métodos
La investigación fue de tipo no experimental
y se empleó un diseño transeccional
correlacional. El método de investigación
fue descriptivo en la forma de encuestas.
La población estuvo constituida por 520
estudiantes ingresantes a la Universidad
Nacional Agraria La Molina (UNALM) en
el semestre 2018 – II, matriculados en el
curso de Matemática Básica y distribuidos
en 10 aulas según su especialidad. Para
determinar el tamaño de muestra se aplicó el
tipo de muestreo probabilístico estraticado
proporcional, obteniendo un valor de 221.
Luego se distribuyó proporcionalmente este
número entre los estratos (aulas) de acuerdo
a la cantidad en cada una de ellas, para poder
tomar la muestra de cada aula (método
conocido como ajación proporcional).
Los instrumentos para la recogida de datos
de la variable razonamiento cuantitativo
fue dado por un cuestionario (Príncipe,
2018) que busca conocer la valoración
de la empleabilidad de su razonamiento
cuantitativo para resolver problemas, y
estuvo constituido por doce armaciones y
medido según un escalamiento de Likert,
y para la variable estilo de aprendizaje se
empleó el cuestionario de Honey-Alonso de
estilo de aprendizaje (CHAEA), que constó
de 80 preguntas cerradas dicotómicas, dadas
en forma de armaciones y que se codicaron
con un número 1 si estaban de acuerdo y
con 0 si no estaban de acuerdo. Luego se
sumaron los puntajes de las respuestas a las
preguntas seleccionadas para determinar
cada estilo de aprendizaje y este resultado se
comparó con un baremo especíco para cada
grupo de especialidades anes. Alonso et al.
(1995), consideran que la interpretación de
los puntajes está en función de los resultados
de todos los sujetos participantes con quienes
se compara los datos individuales.
Adopta la sugerencia de Honey
y Mumford (1986), que consiste en
clasicarlos en preferencia muy alta (el 10%
de las personas que han puntuado más alto),
preferencia alta (el 20% de las personas que
han puntuado alto), preferencia moderada
(el 40% de las personas que han puntuado
con nivel medio), preferencia baja (el 20%
de las personas que han puntuado bajo) y
preferencia muy baja (el 10% de las personas
que han puntuado más bajo).
Ambos instrumentos fueron validados
por un juicio de expertos y sometidos a
prueba de conabilidad en una prueba
piloto compuesta por 50 estudiantes. Para
el cuestionario de razonamiento cuantitativo
por ser de respuesta policotómica se empleó
la prueba de alfa de Cronbach, obteniendo
un valor igual a 0,762 y para el cuestionario
de los estilos de aprendizaje (CHAEA)
por ser de respuesta dicotómica se empleó
la prueba de Kuder-Richardson (KR-20),
obteniendo los siguientes valores para
cada estilo de aprendizaje, 0,625 (activo),
0,641 (reexivo), 0,585 (teórico) y 0,612
(pragmático). El análisis de los datos se
realizó mediante estadísticos descriptivos
de frecuencias, tablas de contingencia y
para comprobar la relación lineal entre las
variables cuyas escalas de medidas sean
al menos ordinales se empleó el valor del
coeciente de correlación de rangos de
Spearman (Morales y Rodríguez, 2016).
Los estudiantes de las diversas
especialidades de la UNALM obtenidos
de la muestra, fueron reunidos en cuatro
grandes grupos de acuerdo a su anidad
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y llamados: ciencias agropecuarias
(Agronomía y Zootecnia); ciencias del
medio ambiente (Ingeniería Ambiental,
Meteorología, Biología, Ciencias Forestales
e Ingeniería Agrícola); ciencias alimentarias
(Industria Alimentaria y Pesquería) y
ciencias económicas (Economía, Estadística
y Gestión Empresarial).
3. Resultados y discusión
En la Tabla 2 se muestra la frecuencia
porcentual obtenida luego de procesar las
respuestas del cuestionario de razonamiento
cuantitativo. Se observa que el 77,8% del
total de estudiantes emplea casi siempre
y siempre el razonamiento cuantitativo;
además el 25% de los estudiantes del grupo
de ciencias alimentarias emplea siempre el
razonamiento cuantitativo.
Las respuestas de los estudiantes ( al
cuestionario CHAEA, se procesaron y se
obtuvieron las medias de cada estilo de
aprendizaje, tanto de la muestra total como
de cada grupo de especialidad. Luego,
para una adecuada interpretación de estos
resultados, se empleó la metodología
seguida por Alonso et al. (1995), quienes
adoptaron la sugerencia dada por Honey y
Mumford (1986), que es la de establecer
un baremo para interpretar las respuestas
obtenidas (10%, 20%, 40%, 20% y 10%)
de cada grupo de estudio. Así, se estableció
un baremo general para toda la muestra y
baremos especícos para cada grupo de
especialidades, tal como se muestran en la
Tabla3.
De acuerdo a esta Tabla 3, se pudo
ordenar las preferencias en cada uno de los
estilos de aprendizaje de los estudiantes,
tanto de la muestra total como de cada grupo
de especialidad y los resultados se muestran
en la Tabla 4. Además, se elaboraron los
respectivos perles de aprendizaje que se
muestran en la Figura 1.
En la Tabla 4 y Figura 1 se observa que
la media de los estudiantes de todos los
grupos de especialidades, presentan una
preferencia moderada en todos sus estilos de
aprendizaje. Esto guarda bastante relación
con lo encontrado por Pérez et al. (2019)
en estudiantes de enfermería, genómica e
ingeniería petroquímica, y con Alducin y
Vásquez (2017) en estudiantes de ingeniería
de edicación, quiénes obtuvieron valores
medios de 11,42 y 11,11 (activo), 14,30 y
16,02 (reexivo), 13,85 y 13,23 (teórico) y
13,00 y 13,54 (pragmático), respectivamente.
Para determinar la existencia de la
relación lineal entre estas dos variables
ordinarias, razonamiento cuantitativo y estilo
de aprendizaje, se sometió a una prueba de
hipótesis teniendo como valor decisor el
coeciente de correlación de Spearman () e
interpretando estos valores según Martínez et
al. (2009), a un nivel de signicación de 5%.
La Tabla de contingencia de las variables y
el valor del coeciente fueron procesados
con el software SPSS 22 y sus resultados
considerando solo su signicación , se
muestran en la Tabla 5.
Tabla 2. Frecuencia porcentual de la variable razonamiento cuantitativo
Razonamiento cuantitativo
Grupo De Especialidades MSTRA. Nunca Casi Nunca A Veces Casi Siempre Siempre
I. Ciencias Agropecuarias 70 0,0 1,4 25,7 62,9 10,0
II. Ciencias Del Medio Ambiente 70 0,0 0,0 21,4 65,7 12,9
III. Ciencias Alimentarias 36 0,0 0,0 11,1 63,9 25,0
IV. Ciencias Económicas 45 0,0 0,0 24,4 60,0 15,6
Total 221 0,0 0,5 21,7 63,3 14,5
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Molina
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Tabla 3. Baremo de interpretación general y por cada grupo de especialidades para la
determinación de las preferencias en cada estilo de aprendizaje
Preferencia
muy baja
10%
Preferencia
baja
20%
Preferencia
moderada
40%
Preferencia
alta
20%
Preferencia
muy alta
10%
TODA LA MUESTRA
Activo
0 – 8 9 – 10 11 – 13 14 – 16 17 – 20
Reexivo 0 – 11 12 – 14 15 – 16 17 – 18 19 – 20
Teórico 0 – 10 11 – 12 13 – 15 16 – 17 18 – 20
Pragmático 0 – 10 11 – 12 13 – 14 15 – 17 18 – 20
I. CIENCIAS
AGROPECUA__
RIAS
Activo
0 – 8 9 – 10 11 – 13 14 – 15 16 – 20
Reexivo 0 – 10 11 – 13 14 – 16 17 – 18 19 – 20
Teórico 0 – 9 10 – 11 12 – 14 15 – 16 17 – 20
Pragmático 0 – 9 10 – 11 12 – 13 14 – 16 17 – 20
II. CIENCIAS DEL
MEDIO AMBIENTE
Activo
0 – 8 9 10 – 12 13 – 14 15 – 20
Reexivo 0 – 11 12 – 13 14 – 16 17 – 18 19 – 20
Teórico 0 – 9 10 – 11 12 – 15 16 – 17 18 – 20
Pragmático 0 – 8 9 – 11 12 – 13 14 – 16 17 – 20
III. CIENCIAS
ALIMENTARIAS
Activo
0 – 7 8 – 9 10 – 12 13 – 15 16 – 20
Reexivo 0 – 11 12 – 13 14 – 17 18 19 – 20
Teórico 0 – 10 11 – 12 13 – 15 16 – 17 18 – 20
Pragmático 0 – 9 10 – 11 12 – 15 16 – 17 18 – 20
IV. CIENCIAS
ECONÓMICAS
Activo
0 – 7 8 – 9 10 – 13 14 – 16 17 – 20
Reexivo 0 – 11 12 – 13 14 – 16 17 18 – 20
Teórico 0 – 10 11 – 12 13 – 14 15 – 17 18 – 20
Pragmático 0 – 11 12 13 – 15 16 – 17 18 – 20
Se observa que existe evidencia
estadística para armar que solo existe una
débil relación lineal entre el razonamiento
cuantitativo y el estilo de aprendizaje
pragmático en los estudiantes del grupo de
especialidad de ciencias del medio ambiente.
Esto es bastante similar a lo hallado por
Díaz et al. (2017), quién no encontró
relación entre el rendimiento académico en
matemática y los estilos de aprendizaje de
estudiantes universitarios de ingeniería de
las especialidades de ambiental, industrial,
sistemas, electrónica y electromecánica.
Luego, se consideró si el género del
estudiante podría inuir en la determinación
de la relación lineal entre el razonamiento
cuantitativo y el estilo de aprendizaje, por
lo que se sometió a una prueba de hipótesis
teniendo como valor decisor el coeciente
de correlación de Spearman (), considerando
un nivel de signicación de 5%. la tabla de
contingencia de las variables y el valor del
coeciente fueron procesados con el software
SPSS 22 y sus resultados considerando solo
su signicación , se muestran en la Tabla 6.
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Vera, E. / Anales Cientícos 81(1):71-81 (2020)
Enero - Junio 2020
Tabla 4. Medias de toda la muestra y por grupo de especialidades, con su respectiva
interpretación de preferencias en cada estilo de aprendizaje
Estilo de aprendizaje Muestra Media Preferencia
Toda la muestra
221
Activo 11,54 Moderada
Reexivo 14,82 Moderada
Teórico 13,38 Moderada
Pragmático 13,00 Moderada
I. Ciencias Agropecuarias
70
Activo 11,61 Moderada
Reexivo 14,57 Moderada
Teórico 13,07 Moderada
Pragmático 12,79 Moderada
I. Ciencias del Medio Ambiente
70
Activo 11,21 Moderada
Reexivo 14,94 Moderada
Teórico 13,47 Moderada
Pragmático 12,26 Moderada
II. Ciencias Alimentarias
36
Activo 11,44 Moderada
Reexivo 15,00 Moderada
Teórico 13,61 Moderada
Pragmático 13,47 Moderada
IV. Ciencias Económicas
45
Activo 12,00 Moderada
Reexivo 14,89, Moderada
Teórico 13,53 Moderada
Pragmático 14.11 Moderada
Se observa que existe evidencia
estadística para armar que existe una
débil relación lineal entre el razonamiento
cuantitativo y el estilo de aprendizaje
pragmático en los estudiantes del género
masculino del grupo de especialidad de
ciencias del medio ambiente. Esto en parte
guarda relación con lo encontrado por
Acevedo et al. (2015), quienes reportaron
que no hubo diferencias signicativas por
género en los estilos de aprendizaje de
estudiantes de ingeniería en la Universidad
de Cartagena.
Finalmente, se consideró si la edad del
estudiante podría inuir en la determinación
de la relación lineal entre el razonamiento
cuantitativo y el estilo de aprendizaje, por
lo que se sometió a una prueba de hipótesis
teniendo como valor decisor el coeciente
de correlación de Spearman (), considerando
un nivel de signicación de 5%. La tabla
de contingencia de las variables y el valor
del coeciente fueron procesados con
el software SPSS 22 y sus resultados
considerando solo su signicación , se
muestran en la Tabla 7. Para un mejor estudio
de la variable edad se tomaron cuartiles y se
clasicaron en tres grupos: (i) 16-17 años
(Q
1
) formado por 47 estudiantes; (ii) 18-19
años (Q
2
y Q
3
) formado por 124 estudiantes,
(iii) 20-25 años (el resto) formado por 50
estudiantes, originando una nueva variable
agrupada llamada grupo de edad.
Razonamiento cuantitativo y estilos de aprendizaje en alumnos ingresantes a la Universidad Nacional Agraria La
Molina
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a) Ciencias agropecuarias
b) Ciencias del medio ambiente
c) Ciencias alimentarias
d) Ciencias económicas
Figura 1. Perl de aprendizaje por cada grupo de especialidad
Tabla 5. Resultados de contraste de hipótesis con respecto a la determinación de relación
entre el razonamiento cuantitativo y estilo de aprendizaje
Estilo de aprendizaje
Razonamiento cuantitativo Activo Reexivo Teórico Pragmático
I. Ciencias Agropecuarias No Sign. No Sign. No Sign. No Sign.
II. Ciencias del Medio Ambiente No Sign. No Sign. No Sign. Sign.
III. Ciencias Alimentarias No Sign. No Sign. No Sign. No Sign.
IV. Ciencias Económicas No Sign. No Sign. No Sign. No Sign.
Tabla 6. Resultados de contraste de hipótesis con respecto a la determinación de relación
entre el razonamiento cuantitativo y estilo de aprendizaje, según género del estudiante
Estilo de aprendizaje
Razonamiento
cuantitativo
Género Activo Reexivo Teórico Pragmático
I. Ciencias
Agropecuarias
M
F
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
II. Ciencias del
Medio Ambiente
M
F
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
Sign.
No Sign
III. Ciencias
alimentarias
M
F
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
No Sign.
No Sign
IV. Ciencias
Económicas
M
F
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
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Enero - Junio 2020
Tabla7. Resultados de contraste de hipótesis con respecto a la determinación de relación
entre el razonamiento cuantitativo y estilo de aprendizaje, según grupo de edad del estudiante
Estilo de aprendizaje
Razonamiento
cuantitativo
Grupo de edad Activo Reexivo Teórico Pragmático
I. Ciencias
Agropecuarias
16 - 17
18 – 19
20 - 25
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
Sign.
No Sign.
No Sign.
II. Ciencias del
Medio Ambiente
16 - 17
18 – 19
20 - 25
No Sign.
No Sign.
Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
Sign.
No Sign.
III. Ciencias
Alimentarias
16 - 17
18 – 19
20 - 25
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
IV. Ciencias
Económicas
16 - 17
18 – 19
20 - 25
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
No Sign.
Se observa que existe evidencia estadística
para armar que existe entre moderada y
fuerte relación lineal entre el razonamiento
cuantitativo y el estilo de aprendizaje activo
en estudiantes de 20-25 años del grupo de
ciencias del medio ambiente; también existe
entre moderada y fuerte relación lineal entre
el razonamiento cuantitativo y el estilo de
aprendizaje teórico en estudiantes de 16-17
años del grupo de especialidad de ciencias
del medio ambiente. Además, hay evidencia
estadística que existe una fuerte relación
lineal entre el razonamiento cuantitativo
y el estilo de aprendizaje pragmático en
estudiantes de 16-17 años del grupo de
ciencias agropecuarias y una débil relación
lineal en estudiantes de 18-19 años del grupo
de ciencias del medio ambiente. Se observa
que no se encuentra evidencia estadística
para armar que existe una relación lineal
entre el razonamiento cuantitativo y el
estilo de aprendizaje considerando la edad
de los estudiantes. Esto guarda cierta
relación con lo hallado por González et
al. (2015), quienes no hallaron diferencias
signicativas entre sus estudios y los estilos
de aprendizaje, considerando el género
y la edad y también con Ocampo et al.
(2014) que encontraron que los estilos de
aprendizaje son independientes de la edad
de los alumnos.
4. Conclusiones
El 77,8% de los estudiantes ingresantes a la
UNALM en el semestre 2018 – II arman
que emplean entre casi siempre y siempre
su razonamiento cuantitativo cuando
tienen que resolver problemas. Además, en
promedio tanto general como por grupo de
especialidades, los estudiantes presentan
una preferencia moderada en cada uno de
los cuatro estilos de aprendizaje propuestos
por Honey-Mumford y modicado por
Alonso, que son activo, reexivo, teórico
y pragmático. No se encontró evidencia
estadística de relación lineal entre el
razonamiento cuantitativo y los estilos de
aprendizaje de los estudiantes en los grupos
de especialidad de ciencias agropecuarias,
alimentarias y económicas, pero sí se
encontró una débil relación con el estilo
pragmático de los estudiantes del género
masculino del grupo de especialidad de
ciencias del medio ambiente. También
se observó en los estudiantes que, su
razonamiento cuantitativo presenta una
relación entre moderada y fuerte con el estilo
de aprendizaje activo en estudiantes de 20-25
años, y con el estilo de aprendizaje teórico
en estudiantes de 16-17 años, mientras
que la relación es débil con el estilo de
aprendizaje pragmático en estudiantes de 18-
Razonamiento cuantitativo y estilos de aprendizaje en alumnos ingresantes a la Universidad Nacional Agraria La
Molina
80
Enero - Junio 2020
19 años. Además, la relación es fuerte entre
el razonamiento cuantitativo y el estilo de
aprendizaje pragmático e estudiantes de 16-
17 años del grupo de ciencias agropecuarias.
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