Identificación de factores influyentes en el éxito académico de estudiantes de primer año en la universidad Agostinho Neto

Abstract

En el rendimiento académico dentro de la universidad influyen muchos factores, los que se manifiestan principalmente en el primer año de la carrera. Sin embargo, los factores influyentes y los resultados que se han presentado en estudios previos no son iguales en diferentes universidades. Este trabajo presenta una aproximación para identificar un grupo de factores o variables que puede incidir en que los estudiantes que ingresan en la carrera de Ciencias de la Computación en la universidad Agostinho Neto, de Angola, puedan tener éxito en dos materias de contenidos esenciales dentro de la carrera: Lógica de Programación y Programación Imperativa. Se analizan desde el punto de vista psicopedagógico y social, las razones que explican la selección de esas variables y se contrasta con un análisis correlacional para estimar la posible asociación entre cada variable independiente y la variable criterio. La información empleada corresponde a tres cursos (unos 800 alumnos). Los resultados de aplicar el estadístico Chi-cuadrado a tablas de contingencia sugieren un grupo de aspectos que más influyen en tener éxito en las asignaturas Lógica de Programación y Programación Imperativa.

The low academic performance at the university is influenced by many factors manifested mainly in the early years of study. However, the influential factors and the results presented in previous studies are different depending on the kind of universities. This work presents an approach to identify a group of factors or variables affecting the low academic performance of students in Computer Science in the university Agostinho Neto, of Angola, during first year of studies, specifically in two essential subjects of the course: Logic of Programming and Imperative Programming. From the psychological, pedagogical and social point of view the reasons to select those variables is analyzed and is compared by mean of a correlacional analysis for estimating the possible association between each independent variable and the variable criteria. Information employed belongs to three courses (about 800 students). The results of applying the statistical Chi-square to contingency tables suggest a group of aspects that more mainly influence in achieve successful in the subjects Logic of Programming and Imperative Programming.