Academic performance in mathematics in university students before and after the suspension of face-to-face classes due to covid-19

Authors

  • Juan Dueñas Béjar Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
  • Rocío Consuelo Delgado Aguilar Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
  • Mónica Rocio Gutiérrez Reynoso Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.

DOI:

https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007

Keywords:

academic performance, mathematics, COVID-19, higher education, university students

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 first 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 significant differences in academic performance in the first subject of mathematics, obtaining a higher average in 2022-II.

Downloads

Download data is not yet available.

References

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). Influencia del 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 influyen 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 Científicos, 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). Influencia de las variables sociodemográficas 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 influencia en el rendimiento escolar postpandemia. Social Innova Sciences, 3(3), 30-41. https://doi.org/10.58720/sis.v3i3.98

Published

2023-06-26

How to Cite

Dueñas, J., Delgado Aguilar, R. C., & Gutiérrez Reynoso, M. R. (2023). Academic performance in mathematics in university students before and after the suspension of face-to-face classes due to covid-19. Tierra Nuestra, 17(1), 32-42. https://doi.org/10.21704/rtn.v17i1.2007