Desempeño académico en matemática en estudiantes universitarios antes y después
de la suspensión de clases presenciales por la COVID-19
Academic performance in mathematics in university students before and after the suspension of
face-to-face classes due to covid-19
DOI: https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007
© Los autores. Este artículo es publicado por la revista Tierra Nuestra del Departamento Académico de Ciencias Humanas
de la Facultad de Economía y Planicación, Universidad Nacional Agraria La Molina. Este es un artículo de acceso abierto,
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Forma de citar el artículo: Dueñas, J., Delgado, R., Gutierrez, M. (2023). Desempeño académico en matemática en
estudiantes universitarios antes y después de la suspensión de clases presenciales por la COVID-19. Tierra Nuestra, 17(1),
32-42. https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007
Juan Dueñas Béjar1* ;Rocío Consuelo Delgado Aguilar1;Mónica Rocío Gutiérrez Reynoso1
1 Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
* Autor de correspondencia:[email protected]
* https://orcid.org/0009-0007-3357-1271
Recibido: 20/01/2023; Aceptado: 10/05/2023; Publicado: 26/06/2023
Resumen
El objetivo del estudio fue comparar el desempeño académico entre los estudiantes de los ciclos 2019-II y 2022-
II en la primera asignatura de matemática. En el análisis, se consideraron las siguientes variables: edad, sexo,
tipo de colegio, modalidad de ingreso y carrera profesional. La muestra no probabilística estuvo constituida
por 445 estudiantes del 2019-II y por 269 del 2022-II. El desempeño académico se categorizó en dos grupos:
aprobado y desaprobado. Las pruebas estadísticas evidenciaron que existen diferencias signicativas en el
desempeño académico en la primera asignatura de matemática, en la cual se obtuvo un mayor promedio en el
2022-II.
Palabras clave: desempeño académico, matemática, COVID-19, educación superior, estudiantes universitarios
Abstract
The aim of the study was to compare the academic performance, between the students of the 2019-II and 2022-
II cycles, in the rst subject of mathematics. The following variables were considered in the analysis: age, sex,
type of school, admission mode and professional career. The non-probabilistic sample consisted of 445 students
from 2019-II and 269 from 2022-II. Academic performance was categorized into two groups: pass and fail.
Statistical tests showed that there are signicant dierences in academic performance in the rst subject of
mathematics, obtaining a higher average in 2022-II.
Keywords: academic performance, mathematics, COVID-19, higher education, university students
Tierra Nuestra 17(1): 32-42 (2023)
Tierra Nuestra
ISSN 2519-738X (En línea), ISSN 1818-4103 (Impresa)
https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/tnu
ARTÍCULO ORIGINAL –RESEARCH ARTICLE
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Dueñas, J., Delgado, R., Gutierrez, M. (2023). Tierra Nuestra, 17(1), 32-42. DOI. https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007
Enero - Junio 2023
1. Introducción
En los últimos tres años, organizaciones
internacionales han emitido informes sobre el
impacto de la pandemia por la COVID-19 en el
sector educativo. Al respecto, Delgado (2023)
expresó que el Instituto Internacional de la UNESCO
para la Educación Superior en América Latina y el
Caribe (IESALC) ha seguido de cerca el efecto de la
pandemia en la educación superior en todo el mundo.
Para tal efecto, se han publicado informes en mayo
del 2020, julio del 2021 y en el 2022 con la nalidad
de compartir, informar y orientar acciones futuras.
El primer informe se rerió a los efectos
inmediatos como el cese temporal de las actividades
presenciales y la continuidad de la labor docente bajo
la modalidad virtual. Asimismo, se mencionaron
las respuestas de las instituciones universitarias
frente a la crisis, así como la atención a las medidas
estrictamente sanitarias, la reprogramación de los
calendarios académicos, la contribución a mitigar la
pandemia mediante la investigación y el desarrollo, la
seguridad de continuar con las actividades formativas
por medio de la educación a distancia, el apoyo en
recursos bibliográcos y tecnológicos, el soporte
socioemocional a la comunidad educativa, entre otras
(IESALC UNESCO, 2020).
El segundo informe se dedicó al seguimiento
del estado de la educación superior en la región
y se expuso el mapa Reapertura de la Educación
Superior en América Latina y el Caribe durante la
COVID-19, el cual fue actualizándose en forma
progresiva (IESALC UNESCO, 2021). Por otro lado,
en el informe del año 2022 sobre el impacto en la
enseñanza y aprendizaje, entre otros, se armó que
la transición repentina a los espacios virtuales afectó
la calidad de la enseñanza (IESALC UNESCO,
2022). En la misma línea, Umaña (2020) expresó
que, al inicio, la falta de recursos educativos digitales
ha podido ocasionar vacíos en la formación de los
estudiantes y el cumplimiento parcial de objetivos de
aprendizaje.
Así también, diferentes autores han realizado
diversas investigaciones sobre las afectaciones a
causa de la emergencia sanitaria, particularmente en
su propio entorno educativo. Por ejemplo, se cuenta
con estudios sobre el impacto de la COVID-19 en el
desempeño o rendimiento académico universitario
durante la pandemia (Casiano et al., 2022; Araujo
y Arévalo, 2022), así como sobre su efecto en la
impartición de cursos de matemáticas en plena
emergencia sanitaria (Alvarado et al., 2021).
Además, se debe considerar que, en los distintos
contextos nacionales e institucionales, los efectos de
la COVID-19 han sido diversos (IESALC UNESCO,
2022).
Adicionalmente, se debe considerar que la
mayoría de los estudiantes que han accedido a los
estudios universitarios en el año 2022 por lo menos
han cursado un año escolar en la modalidad virtual,
con todas las afectaciones que ello implica. En este
marco, el objetivo del presente estudio fue comparar
el desempeño académico entre los estudiantes de los
ciclos 2019-II y 2022-II en la primera asignatura de
matemática en una universidad pública de Lima en
relación con la edad, el sexo, el tipo de colegio, la
modalidad de ingreso y la carrera profesional.
La razón de comparar los ciclos académicos
2019-II y 2022-II es que ambos se efectuaron bajo
la modalidad presencial. El 2019-II fue el último
ciclo antes de la suspensión de las clases y de las
evaluaciones presenciales motivada por la emergencia
sanitaria por la COVID-19. Luego, después de cinco
ciclos académicos con clases remotas (2020-I, 2020-
II, 2021-I, 2021-II y 2022-I) y en el caso particular
de la primera asignatura de matemática (AM1), se
reanudaron las clases y evaluaciones presenciales en
el ciclo 2022-II. En consecuencia, se hace necesario
evaluar tanto la modicación del entorno como las
necesidades que los cambios han generado.
2. Materiales y métodos
Los datos fueron proporcionados por las ocinas
responsables del registro académico y del concurso
de admisión de la institución. La población de estudio
estuvo conformada por estudiantes de reciente
ingreso, matriculados en la primera asignatura de
matemática. La muestra no probabilística estuvo
constituida por estudiantes de los ciclos 2019-II
y 2022-II. Solo se consideró a los estudiantes que
ingresaron por una de las siguientes modalidades:
concurso de admisión ordinario (ADM), Centro de
Estudios Preuniversitarios (PRE) y exonerados por
primeros puestos de colegio (EPP), debido a que
representan aproximadamente el 97% del total de
estudiantes de reciente ingreso, matriculados en la
primera asignatura de matemática. En la Tabla 1, se
observa la distribución de la muestra.
Las variables consideradas en la comparación del
desempeño académico entre los estudiantes de los
ciclos 2019-II y 2022-II fueron las siguientes: edad,
sexo, tipo de colegio, modalidad de ingreso, carrera
profesional y el puntaje en el examen de admisión en
dos áreas (Matemática y Razonamiento Matemático).
A continuación, se describen las variables:
• La variable “edad” se categorizó en dos grupos:
estudiantes con edades iguales o menores a 18
años y mayores a 18.
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por la COVID-19
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• La variable “tipo de colegio” se reere a si este es
de gestión pública o privada. Asimismo, el colegio
es la institución educativa donde el estudiante
culminó sus estudios de nivel secundario.
• La variable “modalidad de ingreso” es la forma de
postulación a una vacante de la universidad.
• La variable “carrera profesional” reere a la
carrera a la cual ingresó el estudiante. En la
institución, se ofrecen 12 carreras profesionales
a través de ocho facultades y se otorgan títulos
a nombre de la nación en Ciencias e Ingeniería.
• El desempeño académico se denió
operacionalmente como la nota nal obtenida
en la asignatura. El sistema de calicación es
vigesimal y la nota mínima aprobatoria es 11. Esta
misma variable fue categorizada en dos niveles
(aprobado o desaprobado) con la nalidad de
realizar las pruebas estadísticas.
Los datos fueron procesados mediante el software
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)
versión 25.0. Con respecto al procesamiento de los
datos, se procedió con los estudios exploratorios y,
además, se realizaron pruebas de independencia
(Chi-cuadrado) para establecer asociaciones. Por
otro lado, en el caso de variables con dos categorías,
se utilizó la prueba de U de Mann Whitney para
establecer diferencias entre ellas. Asimismo, la
prueba de Kruskal Wallis se aplicó para variables
que tienen más de dos categorías; y para identicar
las diferencias signicativas entre dos categorías, se
utilizó la prueba post hoc de Bonferroni. Todos los
análisis se realizaron con un nivel de conanza del
5%.
3. Resultados
Se describen, a continuación, los resultados obtenidos
por cada variable analizada en función del promedio,
la mínima, la máxima, la mediana y la desviación
estándar (DS).
Edad
La edad promedio de los estudiantes en su ingreso
a la universidad en el ciclo 2022-II es mayor que la
del ciclo 2019-II. Además, el rango de edad de los
alumnos es más amplio para el ciclo 2022-II y eso
conlleva a una mayor dispersión o variabilidad de las
edades de los estudiantes (ver Tabla 2).
Tabla 2
Edad de los estudiantes del primer curso de
matemática
Edad
Ciclo Promedio Mínima Máxima Mediana DS
2019-II 18,7 16 30 18 1.76
2022-II 19,5 16 42 19 3.19
Adicionalmente, los resultados de la prueba
de independencia entre los grupos de edad y las
categorías de desempeño académico evidencian
asociación (p<0,05) en ambos ciclos. Se observa
que el mayor porcentaje de estudiantes aprobados se
encuentra en el primer grupo de edad, es decir, con
edad menor o igual a 18 (ver Tabla 3).
Tabla 3
Porcentaje de estudiantes según grupo de edad y
categoría de desempeño académico
Categorías 2019-II 2022-II
Menor
igual a
18
Mayores
a 18
Menor
igual a
18
Mayores
a 18
Aprobados 55,0 44,9 68,8 52,8
Desaprobados 45,0 55,1 31,2 47,2
Al aplicar la prueba de U de Mann Whitney en
cada ciclo 2019-II y 2022-II, se halló que existen
diferencias signicativas (p<0,05) en las notas
obtenidas en el primer curso de matemática según la
edad.
Sexo
El promedio de las notas nales de las estudiantes es
mayor que la de los estudiantes para ambos ciclos.
Tabla 1
Número de estudiantes por ciclo y modalidad de
ingreso
Ciclo Total Modalidad de ingreso
ADM PRE EPP
2019-II 445 339 84 22
2022-II 269 220 43 6
35
Dueñas, J., Delgado, R., Gutierrez, M. (2023). Tierra Nuestra, 17(1), 32-42. DOI. https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007
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Asimismo, las notas nales de los estudiantes
presentan mayor variabilidad (ver Tabla 4).
La prueba de independencia (Chi-cuadrado)
realizada para los ciclos 2019-II y 2022-II, en cada
caso, evidencia que el desempeño académico no está
asociado con el sexo del estudiante (p>0,05). Además,
al aplicar la prueba de U de Mann Whitney, se halló
que no existen diferencias signicativas (p>0,05) en
las notas obtenidas en el primer curso de matemática
según sexo.
Tipo de colegio
Se muestra que más del 50% de estudiantes
culminaron los estudios de nivel secundario en un
colegio privado, en ambos ciclos, 2019-II y 2022-II.
Además, la media y la mediana de las notas nales en
el ciclo 2022-II son mayores que las del ciclo 2019-II
(ver Tabla 5).
La prueba de independencia (Chi-cuadrado)
realizada en cada ciclo, 2019-II y 2022-II, evidencia
que las notas obtenidas no están asociadas con el
tipo de colegio (p>0,05). Asimismo, en la Tabla 6, se
muestra la distribución porcentual de alumnos según
el tipo de colegio.
Luego, al aplicar la prueba de U de Mann Whitney
en cada ciclo, 2019-II y 2022-II, se evidencia que no
existen diferencias signicativas (p>0,05) entre los
dos tipos de colegio de procedencia del estudiante en
relación con el desempeño académico.
Modalidad de ingreso
En el ciclo 2022-II, el número de estudiantes se
redujo considerablemente para las tres modalidades
con respecto al número de estudiantes del ciclo 2019-
II. Para el 2019-II, el mejor desempeño académico
corresponde a los alumnos que ingresaron mediante
la modalidad EPP (11,86), seguida por la modalidad
PRE (11,83). En cambio, los estudiantes de ADM
obtuvieron un promedio de 09,39.
Por otro lado, en el ciclo 2022-II, el mejor
desempeño académico corresponde a los alumnos
que ingresaron mediante la modalidad ADM (10,93)
seguido de la modalidad PRE (10,73); en tanto que
los alumnos por EPP obtuvieron un promedio de
08,67. Cabe mencionar que el mayor valor de la
mediana en ambos ciclos académicos corresponde a
la modalidad PRE. Asimismo, para el ciclo 2022-II,
se evidencia una menor variabilidad entre las notas
nales con respecto a las otras dos modalidades de
ingreso ADM y EPP (ver Tabla 7).
En la Figura 1, se observa que las modalidades
de ingreso que presentan menor variabilidad en las
notas nales fueron PRE y EPP, en tanto que las notas
correspondientes a los estudiantes que ingresaron
por ADM presentan mayor dispersión para el ciclo
2019-II. Además, las modalidades de ingreso y los
porcentajes respectivos de estudiantes aprobados
son los siguientes: PRE (69%), EPP (68%) y ADM
(45%).
En la Figura 2, se observa que la modalidad
de ingreso que presenta menor variabilidad en
las notas nales fue PRE, en tanto que las notas
correspondientes a los alumnos que ingresaron por
ADM y EPP presentan mayor dispersión para el
ciclo 2022-II. Además, las modalidades de ingreso y
los porcentajes respectivos de estudiantes aprobados
son los siguientes: PRE (67%), ADM (59%) y EPP
(50%).
Tabla 4
Desempeño académico en el primer curso de matemática según sexo
Ciclo Sexo
F % Media Mediana D.S. M % Media Mediana DS
2019-II 235 52,8 10,1 10 3,7 210 47,2 09,9 11 4,2
2022-II 116 43,1 10,9 11 3,9 153 56,9 10,8 12 5,0
Tabla 5
Desempeño académico en el primer curso de matemática por tipo de colegio
Ciclo Tipo de colegio
Público % Media Mediana D.S. Privado % Media Mediana DS
2019-II 191 42,9 09,8 11 4,3 254 57,1 10,1 10,5 3,6
2022-II 124 46,1 11,0 12 4,5 145 53,9 10,7 11 4,6
Desempeño académico en matemática en estudiantes universitarios antes y después de la suspensión de clases presenciales
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Tabla 6
Porcentaje de estudiantes según tipo de colegio y categoría de desempeño académico
Categoría 2019-II 2022-II
Público Privado Público Privado
Aprobados 21,8 28,5 29,3 30,9
Desaprobados 21,1 28,5 16,7 23,1
Tabla 7
Desempeño académico en matemática según modalidad
Modalidad de
ingreso 2019-II 2022-II
N Media Mediana D.S N Media Mediana DS
ADM 339 9,39 10,00 3,930 220 10,93 11,00 4,646
PRE 84 11,83 12,00 3,446 43 10,73 12 4,015
EPP 22 11,86 11,50 3,152 6 8,67 9,50 4,885
Figura 1
Diagrama de caja de notas nales según modalidad (ciclo 2019-II)
A partir del análisis comparativo entre ambos ciclos
se evidencia que los estudiantes que ingresaron a la
universidad mediante la modalidad PRE obtienen el
mayor porcentaje de notas aprobatorias. Asimismo, el
mayor porcentaje de desaprobados recae en el grupo
de estudiantes que ingresaron a la universidad por la
modalidad ADM en el ciclo 2019-II y EPP para el
ciclo 2022-II (ver Tabla 8).
La prueba de independencia (Chi-cuadrado)
realizada para el ciclo 2019-II evidencia que las notas
obtenidas en la primera asignatura de matemática
están asociadas con la modalidad de ingreso
(p<0,05). Sin embargo, para el ciclo 2022-II, se
evidencia estadísticamente que ambas variables no
están asociadas (p>0,05).
Por otro lado, al aplicar la prueba de Kruskal
Wallis para el ciclo 2019-II, se encontró que existen
diferencias entre el desempeño académico y la
modalidad de ingreso (p<0,05). La prueba post hoc
de Bonferroni indica que las diferencias signicativas
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Dueñas, J., Delgado, R., Gutierrez, M. (2023). Tierra Nuestra, 17(1), 32-42. DOI. https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007
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se encuentran entre las modalidades ADM y PRE, y
ADM y EPP (p<0,05), por lo que se evidencia que, en
el ciclo 2019-II, se halló diferencia en el desempeño
académico de los alumnos que ingresaron por la
modalidad ADM y los que lo hicieron por las otras
dos modalidades.
Finalmente, al aplicar la prueba de Kruskal Wallis
para el ciclo 2022-II, se encontró que no existen
diferencias entre el desempeño académico y la
modalidad de ingreso (p>0,05).
Carrera profesional
El número de estudiantes en ambos ciclos académicos
disminuyó signicativamente para la mayoría de las
carreras profesionales, y con mayor énfasis para
PES en el ciclo 2022-II, en el que solo tuvo un
alumno, pese a que se ofertó la misma cantidad de
vacantes. Para el ciclo 2019-II, el mejor desempeño
Figura 2
Diagrama de caja de notas nales según modalidad (ciclo 2022-II)
Tabla 8
Porcentaje de estudiantes según modalidad y categorías de desempeño académico
Categorías 2019-II 2022-II
ADM PRE EPP Total ADM PRE EPP Total
Aprobados 44,5 69,0 68,2 50,3 59,1 67,4 50,0 60,2
Desaprobados 55,5 31,0 31,8 49,7 40,9 32,6 50,0 39,8
académico corresponde a las carreras AMB, GES y
ALI. Asimismo, las carreras profesionales con bajo
desempeño académico son: ZOO, PES y ECO. Luego,
para el ciclo 2022-II, se evidencian cambios notorios
con respecto a los mejores desempeños académicos,
los cuales corresponden a ECO, FOR, AGRI, MET
y AMB.
Al comparar ambos ciclos, se observa que las
carreras profesionales con un incremento en el
desempeño académico de al menos 1,6 puntos son
ECO, FOR, AGRI, BIO y MET (ver Tabla 9).
Además, en la Figura 3, se observa que las
carreras que presentan menor variabilidad en las notas
nales corresponden a PES y EST, en tanto que las
que muestran mayor variabilidad son AGRI y AMB
para el ciclo 2019-II. Además, las carreras con mayor
porcentaje de alumnos aprobados son AMB (83%),
GES (68%) y ALI (67%), mientras que las carreras
con mayor porcentaje de alumnos desaprobados son
ZOO (80%), ECO (72%) y PES (68%).
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Tabla 9
Desempeño académico por carrera profesional
Carrera Profesional 2019-II 2022-II
N Media Mediana DS N Media Mediana DS
AGRO 95 9,97 10 3,577 41 9,29 10 4,760
ZOO 41 7,29 8 3,502 12 7,50 8,5 2,747
ALI 43 11,02 12 3,502 23 9,04 8 4,269
PES 31 8,39 8 3,373 1
BIO 28 10,04 11 3,854 29 11,86 13 4,627
AMB 41 13,49 14 3,874 55 12,05 13 3,932
MET 24 10,50 11 3,707 11 12,18 12 4,622
FOR 30 8,93 9,5 3,685 11 12,27 12 1,191
ECO 29 8,66 9 3,820 15 13,93 13 4,773
EST 23 10,22 11 3,411 26 10,23 10,5 4,519
GES 25 11,28 12 3,680 30 9,97 10,5 4,694
AGRI 35 9,63 10 4,145 15 12,27 13 5,007
Figura 3
Diagrama de caja de notas nales según carreras profesionales (ciclo 2019-II)
En la Figura 4, se observa que las carreras que
presentan menor variabilidad en las notas nales son
FOR y ZOO, en tanto que las que muestran mayor
variabilidad son AGRI, ECO y AGRO para el ciclo
2022-II. Además, las carreras con mayor porcentaje
de alumnos aprobados son FOR (100%), ECO (93%),
MET (82%) y AGRI (80%), mientras que las carreras
con mayor porcentaje de alumnos desaprobados son
ZOO (92%), ALI (61%) y AGRO (54%).
Se evidenció estadísticamente que el desempeño
académico está asociado con la carrera profesional,
según la prueba de independencia (Chi-cuadrado)
realizada para ambos ciclos, 2019-II y 2022-II
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(p<0,05).
Mediante la prueba de Kruskal Wallis, para el
ciclo 2019-II, se concluye que existen diferencias
signicativas (p<0,05) en las notas nales de los
estudiantes según las carreras profesionales. Además,
la prueba post hoc de Bonferroni indica que las
diferencias signicativas se encuentran entre las
siguientes carreras: ZOO y AGRO, ZOO y ALI, ZOO
y GES, ZOO y AMB, GES y PES, GES y ECO, AMB
y FOR, AMB y AGRI, y AMB y AGRO.
La prueba de Kruskal-Wallis para el ciclo 2022-II
permite concluir que existen diferencias signicativas
(p<0,05) en las notas nales de los estudiantes según
las carreras profesionales. La prueba post hoc de
Bonferroni indica que las diferencias signicativas
se encuentran entre las carreras que siguen: ZOO y
AMB, ZOO y ECO, ECO y ALI, ECO y AGRO.
Comparación del desempeño académico entre
ciclos académicos
El promedio del primer curso de matemática en el
ciclo 2019-II es menor que el obtenido en el ciclo
2022-II. Al aplicar la prueba de U de Mann Whitney
se encuentra que existen diferencias signicativas
(p<0,05) en las notas obtenidas (ver Tabla 10).
Tabla 10
Desempeño académico por ciclo
Ciclo Promedio Mínima Máxima Mediana DS
2019-II 9,98 0 19 11 3,94
2022-II 10,86 0 20 11 4,52
4. Discusión
En relación con el análisis realizado para la variable
“sexo”, se observó que, en promedio, las mujeres
tienen mejor desempeño académico que los
varones. Además, se vericó que esta variable no es
determinante en la aprobación o desaprobación de
la primera asignatura de matemática. Esto coincide
con el estudio realizado por Pulido y Herrera (2019),
en el que no se hallaron diferencias signicativas
entre ambos sexos en varias materias, entre las que
se encuentra la de Matemática. Asimismo, Delgado
et al. (2019) reportaron resultados similares a los
obtenidos en esta investigación. De igual forma,
Figura 4
Diagrama de caja de notas nales según carreras
profesionales (ciclo 2022-II)
Desempeño académico en matemática en estudiantes universitarios antes y después de la suspensión de clases presenciales
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Gamboa y Zúñiga (2021) concluyeron, mediante el
análisis de conglomerados, que la variable “sexo”
no es relevante en la segmentación del rendimiento
académico. En contraposición, Vera (2022) reportó, a
nivel escolar, que el sexo es una variable relacionada
con el éxito o fracaso académico.
En relación con la variable edad, se observó que
los estudiantes más jóvenes (con edad menor o igual
a 18 años) tienen mayor probabilidad de aprobar la
primera asignatura de matemática. Este hallazgo
coincide con lo reportado por Delgado et al. (2019).
Sin embargo, Mello y Hernández (2019), utilizando
la técnica estadística árbol de decisión, concluyeron
que la edad no inuye en el rendimiento académico
en matemática.
Por otra parte, se halló que el tipo de colegio
de procedencia del estudiante no determina su
desempeño académico. Este resultado concuerda con
el de Delgado et al. (2019). En cambio, Rojas et al.
(2018) señalaron que los estudiantes que egresaron
de colegios públicos obtuvieron mejores promedios
en el curso introductorio de matemática que los
provenientes de colegios privados. Además, Chacón
y Roldán (2019) concluyeron que el tipo de colegio
de procedencia (privado, público, semiprivado),
la modalidad (académico, técnico, experimental
bilingüe) y la percepción del estudiante son variables
que presentaron mayor incidencia en la condición
nal del curso. Adicionalmente, en el estudio
realizado por Castillo et al. (2020), la mayoría de
los estudiantes procedía de colegios públicos. No
obstante, los estudiantes de colegios semiprivados y
privados presentaron una mejor tasa de aprobación
en el curso de Matemática General en comparación
con los que provienen de colegios públicos, que
presentaron una menor tasa de aprobación.
En lo que se reere a la modalidad de ingreso,
los estudiantes que ingresaron por la modalidad
PRE tuvieron un mejor desempeño académico en
la primera asignatura de matemática, resultado que
concuerda con el obtenido por Delgado et al. (2019).
Sin embargo, en este estudio, no se puede armar que
la modalidad de ingreso sea un factor determinante
en el desempeño académico de los estudiantes en la
primera asignatura de matemática.
Con respecto a la carrera profesional, se
hallaron coincidencias con otras investigaciones
sobre la asociación entre la carrera profesional y
el desempeño académico del estudiante (Delgado
et al. 2019 y Castillo et al. 2020). Sin embargo, es
importante señalar que, en el contexto particular del
presente estudio, las tres carreras profesionales con
mejor desempeño académico en el 2019-II no son
las mismas que en el 2022-II; no obstante, sí hay
coincidencia en último lugar.
Finalmente, al comparar el desempeño
académico entre los estudiantes de los ciclos 2019-
II y 2022-II en la primera asignatura de matemática,
el mejor resultado se obtuvo en el 2022-II. Ello
podría atribuirse a que la institución, a diferencia
del ciclo 2019-II, programó cursos de nivelación y
seminarios semanales de reforzamiento en el área de
matemática; también, durante el ciclo, los docentes
realizaron clases complementarias a n de mejorar
los resultados en la asignatura. Sin embargo, los
docentes que impartieron la asignatura coincidieron
en señalar que los estudiantes presentaron mayores
deciencias en los conceptos fundamentales de
matemática, lo cual podría atribuirse a los efectos
negativos de la COVID-19, pues la mayoría de ellos
no tuvo un desarrollo normal en sus clases escolares,
lo cual perjudicó el logro de sus aprendizajes.
Por lo expuesto, se espera que los resultados
presentados en esta investigación contribuyan con
la toma de decisiones conducentes a la mejora del
servicio educativo que la institución ofrece.
5. Conclusiones
Al nalizar el estudio, se evidenció que el desempeño
académico en la primera asignatura de matemática
correspondiente al ciclo 2022-II fue mejor que en el
ciclo 2019-II. Con relación con la edad, en ambos
ciclos, se comprobó que los estudiantes con edades
menores e iguales a 18 años obtuvieron un mejor
desempeño académico. Así también, se determinó
en ambos ciclos que el desempeño académico no
está relacionado con el sexo del estudiante ni con el
tipo de colegio de procedencia. Sobre la modalidad
de ingreso, se evidenció, en los dos ciclos, que los
estudiantes de la modalidad PRE tienen mayor
probabilidad de aprobar la primera asignatura de
matemática. Finalmente, con respecto a las carreras
profesionales, se comprobó, en ambos ciclos,
que estas no establecen un patrón de referencia
comparable en cuanto a la probabilidad de aprobar
la asignatura.
Referencias
Alvarado, E., Morales, D. y Ortiz, J. (2021). El efecto
de la covid-19 en la impartición de cursos de
matemáticas: evidencia experimental en una
macrouniversidad de México. RIDE. Revista
Iberoamericana para la Investigación y el
Desarrollo Educativo, 12(23), e028. https://
doi.org/10.23913/ride.v12i23.1038
Araujo, O. y Arévalo, R. (2022). Inuencia del
41
Dueñas, J., Delgado, R., Gutierrez, M. (2023). Tierra Nuestra, 17(1), 32-42. DOI. https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007
Enero - Junio 2023
aislamiento por COVID-19 en el rendimiento
académico en estudiantes universitarios de
ingenierías. Espacio I+D, Innovación más
Desarrollo, 11(29). https://doi.org/10.31644/
IMASD.29.2022.a02
Casiano, D., Cueva, E., Zumaeta, M. y Casiano,
C. (2022). Impacto de la covid-19 en el
desempeño académico universitario. Un
análisis comparativo para la Universidad
Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza,
en Amazonas (UNTRM-A). Actualidades
Pedagógicas, 1(77). https://doi.org/10.19052/
ap.vol1.iss77.2
Castillo-Sánchez, M., Gamboa-Araya, R. e Hidalgo-
Mora, R. (2020). Factores que inuyen en
la deserción y reprobación de estudiantes
de un curso universitario de matemáticas.
Uniciencia, 34(1), 219-245. https://dx.doi.
org/10.15359/ru.34-1.13
Chacón-Vargas, É. y Roldán-Villalobos, G. (2021).
Factores que inciden sobre el rendimiento
académico de los estudiantes de primer
ingreso del curso Matemática General
del Instituto Tecnológico de Costa Rica.
Uniciencia, 35(1), 265-283. https://dx.doi.
org/10.15359/ru.35-1.16
Delgado, P. (2023). El impacto del COVID-19 tres
años después de la disrupción. Institute
for the future of education. Tecnológico de
Monterrey. Observatory. Edu News. https://
observatorio.tec.mx/edu-news/el-impacto-
de-covid-19-en-las-universidades-tres-anos-
despues-de-la-disrupcion/
Delgado, R., Dueñas, J. y Gutiérrez, M. (2019).
Caracterización del rendimiento académico
de estudiantes del primer ciclo en la
asignatura de Matemática Básica. Anales
Cientícos, 80(1), 40–52. https://doi.
org/10.21704/ac.v80i1.1374
IESALC UNESCO (2020) COVID-19 y educación
superior: De los efectos inmediatos
al día después. Análisis de impactos,
respuestas políticas y recomendaciones.
https://www.iesalc.unesco.org/wp-content/
uploads/2020/05/COVID-19-ES-130520.pdf
IESALC UNESCO (2021) COVID-19: Seguimiento
del estado de la educación superior en
América Latina y el Caribe. https://www.
iesalc.unesco.org/2021/07/12/covid-19-
seguimiento-del-estado-de-la-educacion-
superior-en-america-latina-y-el-caribe/
IESALC UNESCO (2022) ¿Reanudación o reforma?
Seguimiento del impacto global de la
pandemia de COVID-19 en la educación
superior tras dos años de disrupción.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/
pf0000382402
Gamboa Unsihuay, J. E. yZuñiga Blanco, A. (2021).
Modelos de minería de datos aplicados
al rendimiento académico universitario:
Educación virtual durante pandemia
COVID-19. Tierra Nuestra, 15(1), 18–28.
https://doi.org/10.21704/rtn.v15i1.1812
Mello, J. D. y Hernández, A. (2019). Un estudio
sobre el rendimiento académico en
Matemáticas. Revista Electrónica de
Investigación Educativa, 21(29), 1-10.
doi:10.24320/redie.2019.21.e29.2090
Pulido Acosta, F. y Herrera Clavero, F. (2019).
Inuencia de las variables sociodemográcas
sobre la ansiedad y el rendimiento académico
adolescente: el contexto pluricultural de
Ceuta. Actualidades en Psicología, 33(126),
116.https://dx.doi.org/10.15517/
ap.v33i126.32351
Rojas Torres, L., Mora Badilla, M. y Ordóñez Gutiérrez,
G. (2018). Asociación del Razonamiento
Cuantitativo con el Rendimiento Académico
en Cursos Introductorios de Matemática de
Carreras STEM. Revista Digital: Matemática,
Educación E Internet, 19(1). https://doi.
org/10.18845/rdmei.v19i1.3851
Umaña-Mata, A. (2020). Educación Superior en
tiempos de COVID-19: oportunidades y
retos de la educación a distancia. Revista
Innovaciones Educativas, 22(Suppl.
1), 36-49. ttps://dx.doi.org/10.22458/
ie.v22iespecial.3199
Vera, L. (2022). Indicadores de inuencia en el
rendimiento escolar postpandemia. Social
Innova Sciences, 3(3), 30-41. https://doi.
org/10.58720/sis.v3i3.98
Desempeño académico en matemática en estudiantes universitarios antes y después de la suspensión de clases presenciales
por la COVID-19
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Enero - Junio 2023
Conicto de intereses
Los autores no tienen conictos de intereses.
Rol de los autores
JDB: Conceptualización, Investigación, Escritura-
Preparación del borrador original, Redacción-
revisión y edición.
RCDA: Conceptualización, Investigación, Escritura-
Preparación del borrador original, Redacción-
revisión y edición.
MRGR: Conceptualización, Investigación, Escritura-
Preparación del borrador original, Redacción-
revisión y edición.
Fuentes de nanciamiento
Esta investigación no recibió ninguna subvención
especíca de ninguna agencia de nanciación, sector
gubernamental ni comercial o sin nes de lucro.
Aspectos éticos / legales:
Los autores declaran no haber incurrido en aspectos
antiéticos ni haber omitido normas legales.
ORCID y correo electrónico
Juan Dueñas Béjar
https://orcid.org/0009-0007-
3357-1271
Rocío Consuelo
Delgado Aguilar
https://orcid.org/0009-0008-
8701-4857
Mónica Rocío
Gutiérrez Reynoso
https://orcid.org/0009-0008-
3095-9403
