EL ESTATUS METACOGNITIVO DE
ESTUDIANTES DE NUEVO INGRESO A
LA UNIVERSIDAD EN SITUACIONES DE
APRENDIZAJE DE LAS MATEMÁTICAS
THE METACOGNITIVE STATUS OF INCOMING COLLEGE
FRESHMEN IN MATHEMATICS LEARNING SITUATIONS
Elizabeth Guajardo García
Universidad Autónoma de Nuevo León, México
pág. 7520
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15448
El Estatus Metacognitivo de Estudiantes de Nuevo Ingreso a la Universidad
en Situaciones de Aprendizaje de las Matemáticas
Elizabeth Guajardo García
1
elizabeth.guajardogr@uanl.edu.mx
https://orcid.org/0009-0002-8089-9636
Universidad Autónoma de Nuevo León
Facultad de Ciencias Físico Matemáticas
México
RESUMEN
Las Universidades enfrentan graves problemas de reprobación y rezago escolar con mayores índices en
asignaturas de matemáticas. Varios estudios demuestran la correlación positiva entre las habilidades
metacognitivas y el logro de aprendizaje (Gul & Shehzadb, 2012; Narang & Saini, 2013; Young & Fry,
2008). En este trabajo de investigación se muestran los resultados de un estudio para determinar en que
estatus estan los estudiantes de ingreso a la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la Universidad
Autónoma de Nuevo León en cuanto al uso de habilidades metacognitivas, y así detectar áreas de
oportunidad para mejorar el aprendizaje y disminuir la reprobación escolar en matemáticas. El método
empleado fue la encuesta y esta se llevó a cabo a través del diseño y aplicación de un cuestionario
estructurado en escala Likert, el cual consta de dos partes, la primera de ellas contiene datos de
identificación del participante y la segunda se conforma por 52 items los cuales corresponden a las tres
dimensiones de la metacognición: Conciencia Metacognitiva, Conocimiento Metacognitivo y
Regulación Metacognitiva. Los resultados derivados de este estudio, nos permitieron lograr que el
estudiante tome conciencia de cuáles son sus fortalezas y debilidades metacognitivas y darse cuenta de
lo que tiene que hacer para mejorar su desempeño académico.
Palabras clave: metacognición, educación superior, rendimiento académico
1
Autor principal
Correspondencia: elizabeth.guajardogr@uanl.edu.mx
pág. 7521
The Metacognitive Status of Incoming College Freshmen in Mathematics
Learning Situations
ABSTRACT
Universities face serious problems with failure rates and academic lag, with higher rates in mathematics
subjects. Several studies demonstrate a positive correlation between metacognitive skills and learning
achievement (Gul & Shehzadb, 2012; Narang & Saini, 2013; Young & Fry, 2008). This research paper
presents the results of a study to determine the status of incoming students to the Faculty of Physical
and Mathematical Sciences at the Autonomous University of Nuevo León regarding the use of
metacognitive skills, and thus identify areas of opportunity to improve learning and reduce school
failure in mathematics. The method used was a survey, carried out through the design and application
of a structured questionnaire on a Likert scale, which consists of two parts. The first part contains
identification data of the participant, and the second part consists of 52 items corresponding to the three
dimensions of metacognition: Metacognitive Awareness, Metacognitive Knowledge, and
Metacognitive Regulation. The results derived from this study allowed us to help students become
aware of their metacognitive strengths and weaknesses and realize what they need to do to improve
their academic performance.
Keywords: : metacognition, higher education, academic performance
Artículo recibido 15 octubre 2024
Aceptado para publicación: 20 noviembre 2024
pág. 7522
INTRODUCCIÓN
Contexto general de tema
La educación superior toma un papel muy importante en la formación de las personas, ya que les da
herramientas para desarrollarse como miembros productivos en la sociedad. La alta tasa de abandono
escolar se ha transformado en una latente preocupación a enfrentar por parte de las distintas
Universidades alrededor del mundo, conduciendo hacia una reflexión en torno a cuáles podrían ser las
posibles causas que lleven a estos estudiantes a interrumpir sus estudios.
Algunos de los factores que podrían estar implicados de manera determinante en la decisión de
deserción, son los problemas vocaciones a los cuales se enfrentan los estudiantes, la situación
económica de sus familias y finalmente el bajo rendimiento académico (Centro de microdatos, 2008).
Con respecto al bajo rendimiento académico, se ha procurado dar respuesta a esta problemática por
medio de diversas líneas de acción, por ejemplo, el acompañamiento a los estudiantes en estrategias de
nivelación, tutorías, consejería socioemocional y un tema que ha ido ganando terreno últimamente, que
es el fortalecimiento de habilidades metacognitivas en los estudiantes. Considerando el importante
desafío que implica el hecho de transitar desde la enseñanza media hacia la educación superior, teniendo
en cuenta el significativo cambio respecto al volumen y a la dificultad de los cursos a los cuales se ven
enfrentados, se le exige al estudiante desplegar una serie de herramientas o habilidades, ejercicio que
algunos pueden resolver al paso de un tiempo, otros con mucha dificultad y un porcentaje, no lo logra
resolver de manera autónoma y desencadena en el abandono de la carrera o graves problemas de
reprobación, con mayores índices en asignaturas de matemáticas.
En la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM), de la Universidad Autónoma de Nuevo León
(UANL), se ofrecen seis carreras: Licenciatura en Matemáticas, Licenciatura en Física, Licenciatura en
Ciencias Computacionales, Licenciatura en Actuaría, Licenciatura en Seguridad en Tecnologías de
Información, y Licenciatura en Multimedia y Animación Digital. Particularmente, en el primer
semestre, el índice de reprobación en las asignaturas del tronco común, tales como: Álgebra, Cálculo
Diferencial y Geometría Analítica es muy alto. Se hace necesario entonces investigar sobre los distintos
factores que pueden contribuir a mejorar el aprendizaje de las matemáticas.
pág. 7523
En la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL), institución en la cual se lleva a cabo la presente
investigación, en su Modelo Académico de Licenciatura, manifiesta que el enfoque del trabajo docente
debe ahora privilegiar el aprendizaje de los estudiantes sobre la enseñanza e insiste que el estudiante
debe contar con las condiciones adecuadas para adquirir la competencia de aprender a aprender
(habilidad metacognitiva) y el profesor debe enseñar a los estudiantes a aprender y a pensar (UANL,
2022). En la meta de aprender a aprender está implícita la idea de que los alumnos se vuelvan
estratégicos, autorregulados y reflexivos, capaces de hacer frente a numerosas situaciones de
aprendizaje que se promueven actualmente en la sociedad de la información y del conocimiento.
En este sentido, el profesor deberá favorecer en el estudiante la conciencia y la reflexión sobre las
decisiones que ejecuta, de manera que se promueva el desarrollo de los procesos metacognitivos,
autorreguladores y reflexivos que le permitan al alumno convertirse en un aprendiz autónomo y
autorregulado. (Méndez, L. M. & Torres, G. 2014).
Revisión del Estado del Arte
Como respuesta al requerimiento de la educación actual de formar estudiantes que no solamente repitan
de memoria los conocimientos dados por un profesor o un libro de texto, sino que de manera crítica
asuman las riendas de sus procesos de aprendizaje y además, desarrollen pensamiento crítico en el aula
de clase, surge la metacognición; esta, según Tamayo, incide en la adquisición, comprensión,
conservación y aplicación de lo que se aprende y su influencia sobre la eficacia del aprendizaje, el
pensamiento crítico y la resolución de problemas. (Tamayo, 2006, p. 22). La metacognición ha sido
definida, de manera general, como el conocimiento que se tiene acerca del conocimiento o la habilidad
para monitorear, evaluar y planificar nuestro propio aprendizaje (Flavell, 1979). Etimológicamente el
vocablo metacognición proviene de “meta”: más allá, y “cognoscere” que significa conocer, del verbo
latino cognoscere; es decir, ir más allá del conocimiento.
El término metacognición, según Pozo (2003, p.65) es: “un neologismo producto de la ciencia
psicológica contemporánea, particularmente la de orientación cognoscitivista, y cuyo origen podría
ubicarse a finales de los años 60 en los estudios que Tulving y Madigan realizaron sobre la memoria”.
Este término tuvo su reactivación por Flavell y los trabajos interesados en los problemas de la
generalización y la transferencia de lo aprendido, así como en el estudio de la capacidad del ser humano
pág. 7524
para supervisar su propio funcionamiento intelectual. En este mismo sentido, Villar (2005, p.66) plantea
que: “Flavell en 1971 utilizó el término metamemoria al cual, rápidamente, acompañaron otros dos
vocablos vinculados con él: metacognición y metacomprensión. Con el fin de analizar el conocimiento
acerca de la cognición Flavell y Wellman (1977) plantean que el eje principal de estos estudios es la
hipótesis; donde el uso de los recursos cognitivos propios no es espontáneo sino que, cuando se tiene la
necesidad de enfrentar tareas o problemas concretos, es prioridad activarlo, a fin de seleccionar la
estrategia más pertinente en cada situación.”
La metacognición consiste en que el individuo conozca su propio proceso de aprendizaje, la
programación consciente de estrategias de aprendizaje, de memoria, de solución de problemas y toma
de decisiones y, en definitiva, de autorregulación; y así poder transferir esos contenidos a otras
situaciones o actuaciones similares.
En base a la revisión bibliográfica se distinguen tres componentes de la metacognición:
a) La conciencia de una persona sobre sus procesos cognitivos. (Chadwick, 1988; Burón, 1993). Es el
conocimiento de sí mismo y de los propósitos del aprendizaje. Por ejemplo: características del
sujeto, intereses, motivaciones, habilidades, limitaciones, conocimiento previo.
b) El conocimiento sobre los procesos cognitivos. (Martí, 1995; Weinstein y Mayer 1986; Carretero
2001). Es el conocimiento de las operaciones mentales requeridas cuando se encuentra ante una
tarea a desarrollar. Es decir, conocimiento de las características y dificultades específicas de una
tarea o actividad.
c) La regulación o control de dichos procesos. Referida a las acciones que la persona debe hacer antes,
durante y después de desarrollar una tarea específica. (Martí, 1995; Weinstein y Mayer 1986;
Carretero 2001, Brown, 1987). Es el componente de la metacognición que le permite al estudiante
controlar su pensamiento y aprendizaje.
Planteamiento del Problema
En la presente investigación se identifica como problema el alto índice de reprobación de los estudiantes
de ingreso a las carreras de Licenciatura en Física y Licenciatura en Matemáticas de la FCFM de la
UANL, en las asignaturas de matemáticas, lo cual podría desencadenar en el abandono de sus estudios.
pág. 7525
Es por ello que es pertinente analizar qué elementos se pueden desprender de las dificultades en el
rendimiento académico.
En un estudio realizado por Canales y de los Ríos (2007) se analiza a un grupo de estudiantes que luego
de que desertaron de su carrera, evidenciaron como un factor de abandono, la falta en hábitos de estudio,
disciplina y competencias que desencadenaban en un bajo rendimiento académico. Todo lo antes
mencionado, podría ser enfrentado desde el desarrollo de habilidades metacognitivas en los estudiantes.
Justificación y relevancia
La presente investigación nace por la preocupación de disminuir el alto índice de reprobación que se
tiene en las asignaturas de matemáticas, en los estudiantes de ingreso a la FCFM de la UANL. Estas
cifras nada alentadoras se van repitiendo a lo largo de los años, es por ello que es necesario realizar una
investigación que permita conocer las habilidades metacognitivas que utilizan los estudiantes.
Son muchas y variadas las situaciones que intervienen en el proceso de aprendizaje en general, el motivo
de la investigación es conocer la función de la metacognición en el aprendizaje de las matemáticas, así
como, las habilidades metacognitivas que deben desarrollar los alumnos. La metacognición es un
elemento fundamental en el aprendizaje: es el establecimiento de metas (¿Qué voy a hacer?) la selección
de estrategias (¿Cómo lo estoy haciendo?) y la evaluación de los logros (¿Funcionó?) (Morales y Landa,
2004). La metacognición permite que la persona entre en contacto con los puntos fuertes y débiles en
su proceso de aprendizaje académico.
Llevar a cabo la presente investigación, permite corroborar lo anterior, aportando nuevos conocimientos
y herramientas, que ayuden al docente y al lector en general a comprender la importancia del desarrollo
de habilidades metacognitivas para el aprendizaje de las matemáticas. Diferentes estudios muestran la
importancia de desarrollar habilidades metacognitivas en los estudiantes porque está relacionada con el
logro académico, el aprendizaje autorregulado y el desarrollo del pensamiento crítico, entre otros
(Klimenko & Alvares, 2009; Magno, 2010; Doganay & Demir, 2011; Oszoy, 2011). En su estudio
Klimenko & Alvares (2009) señalan que:
“una manera de que los estudiantes adquieran herramientas necesarias para el fomento del aprendizaje
autónomo es la explicitación y uso de estrategias cognitivas y metacognitivas y que el papel del docente
es ser mediador y orientador”.
pág. 7526
En un estudio realizado por Magno (2010) se concluye que los factores de la metacognición están
significativamente relacionados con los factores del pensamiento crítico, es decir, personas con mayor
desarrollo de habilidades metacognitivas presentan también mayor desarrollo de su pensamiento crítico.
Objetivo de la investigación
El presente estudio tiene como objetivo identificar y analizar las habilidades metacognitivas que utilizan
los estudiantes de ingreso a las carreras de Licenciatura en Matemáticas y Licenciatura en Física, en
situaciones de aprendizaje de las matemáticas; esto ayudará a hacer conscientes a los estudiantes de que
el desarrollo de habilidades metacognitivas les permitirá favorecer su aprendizaje; y lograr disminuir el
índice de reprobación escolar.
Hipótesis
Se establece la siguiente hipótesis: Los estudiantes tienen los niveles necesarios de desarrollo de las
habilidades metacognitivas para evitar la reprobación en las asignaturas de matemáticas.
METODOLOGÍA
La metodología de la presente investigación es cuantitativa. Para la cual se recolectaron datos a través
de una encuesta cuyo diseño y aplicación se estructuró en escala Likert, el cual consta de dos partes, la
primera de ellas contiene datos de identificación del participante (género, edad y carrera) y la segunda
se conforma por 52 items los cuales corresponden a las tres dimensiones de la metacognición.
Este estudio es de naturaleza descriptiva, una vez que tiene el propósito de conocer cuál es el estatus
metacognitivo de los estudiantes universitarios. La presente investigación se llevó a cabo en un solo
momento, es decir, que el cuestionario se aplicó en un solo día a los sujetos participantes por lo que cae
en la clasificación de no experimental.
Población y muestra
El universo en este estudio es la población de primer semestre de la Facultad de Ciencias Físico
Matemáticas, de la UANL en las carreras de Licenciatura en Física y Licenciatura en Matemáticas que
es de 250 estudiantes. La selección de estas dos únicas carreras es por ser las más representativas de la
Facultad de Ciencias Físico Matemáticas.
Se utilizo el muestreo probabilístico estratificado proporcional, para que la muestra tenga estratos que
guarden las mismas proporciones observadas en la población.
pág. 7527
En este estudio la población se divide en 2 estratos, que en este caso son estudiantes de primer semestre
de la Licenciatura en Física y estudiantes de la Licenciatura en Matemáticas, después se toman muestras
aleatorias simples de esas subpoblaciones individuales.
Con un nivel de confianza del 95%, para la muestra se seleccionó a 152 estudiantes, de los cuales 99
son estudiantes de la Licenciatura en Física y 53 de la Licenciatura en Matemáticas.
Instrumento de recolección de datos
Se utilizó una encuesta para la obtención de datos. Dicho instrumento de recogida de información se
validó tanto por alumnos (prueba piloto) como por maestros expertos, lo cual originó una serie de
versiones del instrumento hasta lograr la definitiva. La confiabilidad se determinó a través del
coeficiente Alfa de Cronbach, cuyo coeficiente fue de 0.914, rango aceptado para este tipo de
instrumento.
Tabla 1: Distribución de los ítems de la encuesta
Variable
Dependiente
Dimensiones
Factores
Ítem
Estatus Metacognitivo
Conciencia
Metacognitiva
Conciencia de la capacidad intelectual
01 - 06
Conciencia sobre el aprendizaje
07 - 15
Conciencia actitudinal y motivacional
16 - 26
Conocimiento
Metacognitivo
Conocimiento Declarativo
27 - 31
Conocimiento Procedimental
32 - 35
Conocimiento Condicional
36 - 38
Regulación
Metacognitiva
Planeación
39 - 42
Supervisión
43 - 46
Evaluación
47 - 52
Los estudiantes deberían contestar al cuestionario, señalando una sola de las cinco alternativas en cada
ítem, según la escala propuesta, indicando el número correspondiente a la opinión y al código: 1
(siempre), 2 (casi siempre), 3 (algunas veces), 4 (casi nunca), 5 (nunca).
pág. 7528
No.
Ítem
1
Soy consciente de los puntos fuertes de mi inteligencia.
2
Se me facilita recordar la información.
3
Si aprendo de memoria no se me olvida fácilmente.
4
Soy bueno para organizar información.
5
Se me facilita aprender matemáticas.
6
Conozco las fortalezas cognitivas (de inteligencia) que poseo para resolver problemas
matemáticos.
7
Para mí es fácil poner atención en clases.
8
Me doy cuenta si he entendido algo o no.
9
Tomo apuntes de las ideas esenciales durante la clase.
10
Aprendo más cuando me interesa el tema.
11
Sé qué esperan los profesores que yo aprenda.
12
Sé cómo aprendo las matemáticas.
13
Sé que lo que aprendo ahora lo utilizaré en un futuro.
14
Mis dudas las planteo en el momento que se explica el tema.
15
Practico los problemas o ejercicios matemáticos vistos en clase.
16
Confío en lo que soy capaz de aprender.
17
Cuando me propongo aprender un tema, lo consigo.
18
Me preocupo por entender todo lo que explica el profesor.
19
Cuando tengo un error me gusta saber cuál es.
20
No me gusta quedarme con dudas en una clase.
21
Si no entiendo algo, me siento con la confianza de preguntarle a mis profesores.
22
Cuando obtengo una mala nota trato de mejorarla después.
23
Estoy tranquilo cuando presento un examen.
24
Tengo las ideas claras cuando presento un examen.
25
Logro hacer a un lado las situaciones personales para enfocarme en las clases.
26
Estoy consciente que se requiere dedicar un tiempo a diario para sacar adelante mis materias.
No.
Ítem
27
Sé que necesito los conocimientos básicos de matemáticas.
28
Me preparo estudiando la teoría que se necesita para resolver los problemas matemáticos.
29
Sé que existen diferentes caminos para resolver un problema matemático.
pág. 7529
30
Detecto el grado de dificultad de un problema matemático.
31
Sé que las matemáticas permitirán desarrollar mi capacidad cognitiva (de inteligencia).
32
Tengo una idea de los pasos que debo seguir para resolver un problema matemático y de cómo
comprobar su solución.
33
Sé que es bueno descomponer un problema en problemas más pequeños para resolverlo.
34
Trato de identificar las deficiencias de conocimiento que tengo y busco como superarlas.
35
Sé cómo elegir el camino que me lleva a la solución del problema matemático, de una manera
directa o más rápida.
36
Puedo estimar el tiempo que me llevaría resolver un problema matemático.
37
Sé cuándo aplicar los procedimientos y/o métodos diferentes que hay para resolver los problemas
matemáticos.
38
Al resolver problemas matemáticos, se porque un camino es más efectivo que otro.
No.
Ítem
39
Soy consciente que se requiere planificar los pasos para resolver el problema matemático.
40
Primero comprendo el problema matemático antes de resolverlo.
41
Me apoyo en representaciones gráficas o simbólicas para comprender mejor el problema
matemático.
42
Establezco los objetivos y los pasos que debo de seguir para resolver el problema matemático.
43
Replanteo (de ser necesario) los pasos a seguir para resolver el problema matemático.
44
Cuestiono mis razonamientos durante la realización del problema matemático, para revisar las
acciones que voy efectuando.
45
Identifico con facilidad algún error en el desarrollo de la solución del problema matemático.
46
Llevo control del tiempo cuando presento un examen.
47
Soy capaz de autoevaluarme.
48
Reviso que la solución obtenida corresponde a lo que me pedían resolver en el problema
matemático.
49
Aplico criterios de evaluación para comprobar la solución.
50
Reflexiono sobre el procedimiento que aplique para llegar a la solución del problema matemático.
51
Reflexiono si el problema matemático lo podría haber resuelto de otra manera.
52
Durante mis clases de matemáticas, comparo mis resultados de los problemas matemáticos con
los de mis compañeros.
pág. 7530
RESULTADOS
Se utilizó el SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) para la realización de una serie de
análisis estadísticos con los datos del estudio: frecuencias, fiabilidad, tendencia central y regresión
múltiple.
Tabla 5: Media por dimensión
Dimensión
N
Media
Desv. Típ.
Conocimiento Metacognitivo
152
2.0075
0.81658333
Conciencia Metacognitiva
152
2.09615385
0.90119231
Regulación Metacognitiva
152
2.14428571
0.96528571
Escala: 1 = Siempre, 2 = Casi Siempre, 3 = Algunas Veces, 4 = Casi Nunca, 5 = Nunca
A partir del análisis por dimensión, la muestra presentó una Media = 2.09 en la valoración de sus
habilidades metacognitivas, lo cual justifica la necesidad de propiciar el desarrollo de las mismas, esto
permite describir la siguiente característica: los estudiantes que formaron parte del estudio se ubican en
un nivel medio en la valoración de sus habilidades metacognitivas, lo cual rechaza la hipótesis de que
los estudiantes de nuevo ingreso a las carreras de Licenciatura en Física y Matemáticas de la FCFM,
cuentan con las habilidades metacognitivas necesarias para el aprendizaje de las matemáticas, ya que
se observa la falta de desarrollo de algunas de ellas y justifica la necesidad de propiciar las mismas.
Los resultados muestran que las habilidades de conocimiento metacognitivo (conocimiento declarativo,
procedimental y condicional) son las más desarrolladas en los estudiantes (Media = 2.0075); no
obstante, se debe poner más atención en el fortalecimiento de habilidades de regulación metacognitiva,
tales como organización, supervisión y evaluación, para que ellos cuenten con las herramientas que les
favorezcan un aprendizaje autónomo (Media = 2.14428571).
En el análisis de datos, de acuerdo a las medias aritméticas, se obtuvo que las habilidades
metacognitivas más utilizadas son: Sé que necesito los conocimientos básicos de matemáticas (Media
= 1.09), aprendo más cuando me interesa el tema (Media = 1.25), sé que las matemáticas permitirán
desarrollar mi capacidad cognitiva (de inteligencia) (Media = 1.34), cuando tengo un error me gusta
saber cuál es (Media = 1.35), sé que existen diferentes caminos para resolver un problema matemático
(Media = 1.44), y me doy cuenta si he entendido algo o no (Media = 1.5),.
pág. 7531
Por otro lado, las habilidades metacogntivas menos desarrolladas son las siguientes: Mis dudas las
planteo en el momento que se explica el tema (Media = 2.99), llevo control del tiempo cuando
presento un examen (Media = 2.98), si no entiendo algo, me siento con la confianza de preguntarle a
mis profesores (Media = 2.95), practico los problemas o ejercicios matemáticos vistos en clase (Media
= 2.86), puedo estimar el tiempo que me llevaría resolver un problema matemático (Media = 2.77),
estoy tranquilo cuando presento un examen (Media = 2.76), tengo las ideas claras cuando presento un
examen (Media = 2.63), identifico con facilidad algún error en el desarrollo de la solución del problema
matemático (Media = 2.51), y soy bueno para organizar información (Media = 2.51). Con lo
mencionado anteriormente podemos hallar áreas de oportunidad para aumentar o desarrollar en los
estudiantes estas habilidades para que se vea reflejado en un mejor rendimiento escolar.
Cabe aclarar que en la muestra sólo se consideraron las carreras de Licenciado en Matemáticas y
Licenciado en Física, por ser las más representativas de la FCFM, pero se señala que las asignaturas de
matemáticas se imparten en otras cuatro carreras más que se ofertan en la FCFM. Si lo físicos y
matemáticos obtuvieron un nivel medio en el desarrollo de sus habilidades metacognitivas se puede
inferir que los estudiantes de las otras carreras deben situarse en el mismo nivel o niveles más bajos, ya
que un estudiante que va a las carreras de física y matemáticas entran con más conciencia de que llevarán
asignaturas relacionadas con las matemáticas a lo largo de su carrera, dicha situación no es igual para
estudiantes que ingresan a las carreras como la de seguridad o la de multimedia y animación digital.
Análisis de Regresión
Variable dependiente: El estudiante considera que posee las habilidades necesarias para aprender
matemáticas. Las variables independientes que mejor explican que el estudiante considera que posee
las habilidades necesarias para aprender matemáticas, de menor a mayor significancia, son:
▪ “Estoy tranquilo cuando presento un examen”, con 0.004 de significancia.
▪ “Al resolver problemas matemáticos, se porque un camino es más efectivo que otro”, con 0.014 de
significancia.
▪ “Logro hacer a un lado las situaciones personales para enfocarme en las clases”, con 0.037 de
significancia.
▪ “Primero comprendo el problema matemático antes de resolverlo”, con 0.041 de significancia.
pág. 7532
▪ “Soy consciente que se requiere planificar los pasos para resolver el problema matemático”, con
0.045 de significancia.
Variable dependiente: El estudiante considera que tiene los conocimientos teóricos y prácticos básicos
para resolver problemas matemáticos. Las variables independientes que mejor explican que el
estudiante considera que tiene los conocimientos teóricos y prácticos básicos para resolver problemas
matemáticos, de menor a mayor significancia, son:
▪ “Tengo una idea de los pasos que debo seguir para resolver un problema matemático y de cómo
comprobar su solución”, con 0.000 de significancia.
▪ “Soy capaz de autoevaluarme”, con 0.004 de significancia.
▪ “Aprendo más cuando me interesa el tema”, con 0.014 de significancia.
▪ “Primero comprendo el problema matemático antes de resolverlo”, con 0.015 de significancia.
▪ “Sé que las matemáticas permitirán desarrollar mi capacidad cognitiva (de inteligencia)”, con 0.020
de significancia.
▪ “Conozco las fortalezas cognitivas (de inteligencia) que poseo para resolver problemas
matemáticos”, con 0.022 de significancia
CONCLUSIONES
Los resultados derivados de este estudio, nos permiten dar, a manera de conclusión que se logró que el
estudiante tome conciencia de cuáles son sus fortalezas y debilidades metacognitivas y darse cuenta de
lo que tiene que hacer para mejorar su desempeño académico en las asignaturas de matemáticas. Lo
anterior nos conduce a considerar que la mejora del rendimiento académico de los estudiantes de
matemáticas está en función del nivel de desarrollo de sus habilidades metacognitivas.
Para docentes e investigadores contar con la información que ofrecen los resultados obtenidos, permite
conocer hacia dónde se deben enfocar las estrategias de enseñanza y aprendizaje para estudiantes de las
asignaturas de matemáticas. El docente de matemáticas debe contemplar en su planificación, que el
desarrollo de las habilidades metacognitivas permitirá reducir el índice de reprobación de los
estudiantes de primer ingreso a la universidad.
pág. 7533
RECOMENDACIONES
Se propone que los profesores de matemáticas deben hacer público el proceso de pensamiento requerido
para aplicar una estrategia o para resolver un problema matemático. Esto es, el profesor como experto,
además de resolver paso a paso, demostrando acciones, verbaliza las operaciones mentales que va
considerando en cada uno de ellos, dando cuenta a su vez de las decisiones que va tomando en el proceso
(Mateos, 2001) y de esa manera, los estudiantes puedan replicar el modelo expuesto por el profesor y
aprender a ser más autónomos en su aprendizaje.
Además, es importante que el profesor fomente el autocuestionamiento o automonitoreo en los
estudiantes, al momento de estar implicado en una actividad, esto con el objetivo de mantenerse
centrado en la tarea, regular el proceso y asegurarse de que se está haciendo correctamente el
procedimiento o tarea.
Se debe procurar que los estudiantes desarrollen sus habilidades metacognitivas, que entiendan por qué,
cómo y cuándo es necesario emplear una determinada estrategia de aprendizaje, en función de sus
características personales. Si son conscientes de cómo funcionan los procesos mentales implicados en
la resolución de tareas, se enfrentaran a ellas del modo más adecuado.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Brown, A. (1987). Metacognition, executive control, self-regulation, and other more mysterious
mechanisms. Metacogniton, motivation, and understanding/Lawrence Erlbaum Associates, 65-
116.
Buron, J. (1993) Enseñar a aprender. Introducción a la metacognición. Bilbao, Mensajero.
Canales, A., y De los Ríos, D. (2007). Factores explicativos de la deserción universitaria. Calidad en la
Educación, 26, 173-201.
Curotto, M. M. (2010). La Metacognición en el aprendizaje de la matemática. Revista Electrónica
Iberoamericana de Educación en Ciencias y Tecnología, 2(2), 11-28.
Chadwick, C. B. (1988). Estrategias cognitivas y afectivas de aprendizaje. Revista Latinoamericana de
Psicología, 1-32.
https://www.redalyc.org/pdf/805/80520202.pdf
pág. 7534
Doganay, A. & Demir, O. (2011). Comparison of the Level of Using Metacognitive Strategies during
Study between High Achieving and Low Achieving Prospective Teachers. Educationat
Sciences: Theory & Practice, 11(4), 2036-2043.
https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ962687.pdf
Flavell, J.H. & Wellman, H.M. (1977). Metamemory. En Perspectives on the development of memory
and cognition. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 3-33.
Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental
inquiry. American Psychologist, 34, 906–911.
Gul, F., & Shehzad, S. (2012). Relationship between metacognition, goal orientation and academic
achievement. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 47, 1864-1868.
Huertas, A. P., Vesga, Grace J. & Galindo, M. (2014). Validación del instrumento Inventario de
Habilidades Metacognitivas (Mai) con estudiantes colombianos. Praxis & Saber, 5(10), 56-74.
http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S2216-01592014000200004&script=sci_arttext
Klimenko, O. & Alvarez, J. (2009). Aprender cómo aprendo: la enseñanza de estrategias
metacognitivas. Educación y Educadores, 12(2), 11-28.
http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=s0123-12942009000200003&script=sci_arttext
Magno, C. (2010). The role of metacognitive skills in developing critical thinking. Metacognition
Learning, 5,137-156.
https://link.springer.com/article/10.1007/s11409-010-9054-4
Martí, E. (1995). Metacognition: Between fascination and disillusion. Journal for the Study of
Education and Development, 18(72), 9-32. https://doi.org/10.1174/02103709560561131
Mateos, M. (2001). Metacognición y educación. Argentina: Aique Grupo Editorial.
Maturano, C., Soliveres, M. A., & Macías, A. (2002). Estrategias cognitivas y metacognitivas en la
comprensión de un texto de ciencias. Enseñanza de las Ciencias , 415-425.
https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.3957
Méndez, L. M. y Torres, G. (2014). Estrategias de aprendizaje y motivación en universitarios de
modelos educayivos distintos. Revista Ciencia UANL, 52-62.
pág. 7535
Microdatos, C. (2008). Informe final “Estudio sobre las causas de la deserción universitaria”. Santiago:
Departamento de Economía: Universidad de Chile.
Monereo, C., & Pozo, J. I. (2003). La cultura educativa en la universidad: nuevos retos para profesores
y alumnos. La universidad ante la nueva cultura educativa. Enseñar y aprender para la
autonomía, 15-30.
Morales, P. & Landa, V. (2004). Aprendizaje basado en problemas. Theoria, 13, 145-157.
https://www.researchgate.net/publication/237032392_Aprendizaje_Basado_en_Problemas
Narang, D. & Saini, S. (2013). Metacognition and Academic Performance of Rural Adolescents. Studies
on Home and Community Science,7(3), 167-175.
Ozsoy, G. (2011). An investigation of the relationship between metacognition and mathematics
achievement. Asia Pacific Educ. Rev., 912, 227-235.
Pérez, E. (2015). Metacognición, una herramienta importante para aprender a aprender. Revista de la
Confederación Nacional de Escuelas Particulares, 21-22.
Pozo, J. I. (2003). Teorías cognitivas del aprendizaje (8 Ed.). Madrid : Ediciones Morata.
Tamayo, A. O. E. (2006). La metacognición en los modelos para la enseñanza y el aprendizaje de las
ciencias. En Los bordes de la pedagogía: del modelo a la ruptura. Bogotá: Universidad
Pedagógica Nacional, 275-306.
UANL. (2022). Modelo Académico de Licenciatura. Monterrey: UANL. https://www.uanl.mx/wp-
content/uploads/2023/01/modelo-academico-uanl-media-superior-profesional-asociado-
licenciatura-2022.pdf
Villar, F. (2005). Educación en la vejez: hacia la definición de un nuevo ámbito para la psicología de la
educación. Infancia y Aprendizaje, 28 (1), 63-79.
Weinstein, C.E. & Mayer, R.F. (1986). The teaching of learning strategies. Handbook of research on
teaching. New York, McMillan, 315-327.
Young, A. & Fry, J. (2008). Metacognitive awareness and academic achievement in college
students. Journal of the Scholarship of Teaching and Learning, 8(2), 1-10.
https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ854832.pdf