Estrategias lectoras y desempeño en pruebas de estudiantes universitarios en textos narrativos

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.35756/educaumch.202117.168

Palabras clave:

Prueba de lectura, Respuestas abiertas, Opción múltiple, Área académica, Género

Resumen

Esta investigación tuvo como objetivos comparar tanto las estrategias de lectura como el desempeño en una prueba de comprensión lectora inferencial de estudiantes universitarios, mujeres y hombres, de tres áreas académicas usando textos narrativos. Se realizaron dos experimentos que corresponden a investigaciones cuantitativas, estudios descriptivos de corte transversal, clasificando a los estudiantes por su área académica (en un experimento) y por su género (en el otro). Los participantes del primer experimento fueron 33 universitarios pertenecientes a las siguientes áreas académicas: Cs. Económico-Administrativas (11 estudiantes); Cs. Exactas e Ingenierías (11); Cs. Sociales y Humanidades (11); mientras que la muestra del segundo experimento se conformó por 18 estudiantes (9 mujeres y 9 hombres). Los instrumentos empleados fueron el Cuestionario de Estrategias Metacognitivas de Comprensión de Textos Narrativos y una prueba de comprensión lectora inferencial diseñada para esta investigación. Se encontró, con respecto a las estrategias de lectura, que los estudiantes pertenecientes al área de Cs. Exactas e Ingenierías emplean menos las estrategias de creatividad en comparación con los estudiantes de las áreas de Cs. Económico-Administrativas y Cs. Sociales y Humanidades y esta diferencia fue estadísticamente significativa empleando una prueba de ANOVA (f = 8.811, n = 33, p = .001). Sin embargo, no se encontraron diferencias estadísticamente significativas en relación al desempeño en la prueba. En trabajos futuros se podrían ampliar las muestras para comparar estos resultados.

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Biografía del autor/a

  • Alejandra Platas García, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

    Licenciada en Filosofía y Maestra en Pedagogía. Actualmente estudia el Doctorado en Educación en la Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla (UPAEP). Es docente de italiano como lengua extranjera en el Centro de Lenguas Extranjeras de la Facultad de Lenguas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). 

  • José Martín Castro Manzano, Universidad de Puebla

    Licenciado en Filosofía y Maestro en Inteligencia Artificial por la Universidad Veracruzana, Doctor en Filosofía de la Ciencia por la Universidad Nacional Autónoma de México, y tiene formación en Ciencias Computacionales por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel 1) desde el 2015; de la Academia Mexicana de Lógica, del Grupo Mexicano de Lógica y Computación, de la Association for Symbolic Logic, y ha sido socio de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

  • Verónica Reyes Meza, Universidad Autónoma de Tlaxcala

    Licenciada en Psicología y Maestra en Diagnóstico y Rehabilitación Neuropsicológica. Doctora en Neuroetología, realizó un Posdoctorado en el posgrado en Ciencias Biológicas de la Universidad Autónoma de Tlaxcala (UATx). 

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Publicado

2021-06-30