Validación exploratoria de un cuestionario de actitudes hacia la estadística con tecnología

Andreea Cujba, Manoli Pifarré

Resumen


El objetivo del estudio es la elaboración y validación exploratoria de un cuestionario que evalúe la actitud hacia la estadística con uso de tecnología. A partir de cuestionarios previos, se realizó la doble traducción de los ítems originales y siguiendo un proceso de consenso entre jueces expertos, se elaboró el cuestionario objeto de estudio y se aplicó a una muestra de 254 estudiantes españoles de Secundaria. A través del análisis factorial exploratorio, se confirmó una estructura de 3 factores (ansiedad; aprendizaje de estadística con tecnología; afecto). De forma exploratoria, se ha analizado la validez de contenido y de consistencia interna. Los resultados arrojaron propiedades psicométricas idóneas del cuestionario para la evaluación de las actitudes hacia la estadística con tecnología en alumnado español de educación secundaria. Finalmente, el cuestionario puede ser un instrumento útil para el profesorado en la evaluación del impacto de intervenciones innovadoras en el aprendizaje de la estadística.


Texto completo:

PDF

Referencias


Albelbisi, N. A.; Yusop, F. D. (2018). Secondary School Students' Use of and Attitudes toward Online Mathematics Homework. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 17(1), 144-153.

Anıl, Ö.; Batdı, V.; Küçüközer, H. (2018). The effect of computer-supported education on student attitudes: A meta-analytical comparison for the period 2005-2015. Kuram ve Uygulamada Egitim Bilimleri, 18(1), 5-22. doi:10.12738/estp.2018.1.0285.

Attard, C.; Holmes, K. (2020). “It gives you that sense of hope”: An exploration of technology use to mediate student engagement with mathematics. Heliyon, 6(1), 1-11. doi:10.1016/j.heliyon.2019.e02945.

Avcı, E.; Coşkuntuncel, O. (2019). Middle school teachers’ opinions about using Vustat and Tinkerplots in the data processing in middle school mathematics. Pegem Eğitim ve Öğretim Dergisi, 9(1), 01-36. doi:10.14527/pegegog.2019.001.

Bernal-García, M. I.; Jiménez, D. R. S.; Gutiérrez, N. P.; Mesa, M. P. Q. (2018). Validez de contenido por juicio de expertos de un instrumento para medir percepciones físico-emocionales en la práctica de disección anatómica. Educación Médica, 21(6), 349-356. doi:10.1016/j.edumed.2018.08.008.

Biehler, R.; Ben-Zvi, D.; Bakker, A.; Makar, K. (2013). Technology for Enhancing Statistical Reasoning at the School Level. In M. A. Clements, A. J. Bishop, C. Keitel, J. Kilpatrick, & F. K. S. Leung (Eds.), Third International Handbook of Mathematics Education (pp. 643-689). Springer.

Cabero, A. J.; Llorente C. M. D. C. (2013). La aplicación del juicio de experto como técnica de evaluación de las tecnologías de la información y comunicación (TIC). Eduweb, 7(2), 11-22.

Cantero, J. M. M.; Vázquez, M. D. M. (2008). Análisis de las actitudes respecto a las matemáticas en alumnos de ESO. Revista de Investigación Educativa, 26(1), 209-226.

Carver, R.; College, S.; Everson, M.; Ohio, T. (2016). Guidelines for Assessment and Instruction Guidelines for Assessment and Instruction Guidelines for Assessment and Instruction Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE) in Statistics Education (GAISE) in Statistics Education. July, 1-141.

Casey, S.; Hudson, R.; Harrison, T.; Barker, H.; Draper, J. (2020). Preservice teachers’ design of technology-enhanced statistical tasks. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 20(2), 269-292.

Cetin, Y.; Mirasyedioglu, S.; Cakiroglu, E. (2019). An inquiry into the underlying reasons for the impact of technology enhanced problem-based learning activities on students’ attitudes and achievement. Eurasian Journal of Educational Research, 19(79), 191-208. doi:10.14689/ejer.2019.79.9.

da Silva, H. A.; Moura, A. S. (2020). Teaching Introductory Statistical Classes in Medical Schools Using RStudio and R Statistical Language: Evaluating Technology Acceptance and Change in Attitude Toward Statistics. Journal of Statistics Education, 28(2), 212-219. doi:10.1080/10691898.2020.1773354.

Díaz-Levicoy, D.; Batanero, C.; Arteaga, P.; Gea, M. M. (2019). Chilean Children’s Reading Levels of Statistical Graphs. International Electronic Journal of Mathematics Education, 15(1), 689-700. doi:10.29333/iejme/5786.

Di Martino, P.; Zan, R. (2015). The construct of attitude in mathematics education. In B. Pepin, & B. Roesken-Winter (Eds.), From beliefs to dynamic affect systems in mathematics education (pp. 269-277). Springer.

Emmioğlu, E. S. M. A.; Capa-Aydin, Y. E. S. I. M. (2012). Attitudes and achievement in statistics: A meta-analysis study. Statistics education research journal, 11(2), 95-102.

Ferrando, P. J.; Anguiano-Carrasco, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación en psicología. Papeles del psicólogo, 31(1), 18-33.

Franco C., J.; Alsina P., Á. (2022). El conocimiento del profesorado de Educación Primaria para enseñar estadística y probabilidad: una revisión sistemática. Aula abierta, 51(1), 7-16. doi:10.17811/rifie.51.1.2022.7-16.

García-Fernández, J. M.; Inglés, C. J.; Martínez-Monteagudo, M. C.; Marzo, J. C.; Estévez, E. (2011). Inventario de Ansiedad Escolar: validación en una muestra de estudiantes de Educación Secundaria. Psicothema, 23(2), 301-307.

Henerson, M. E.; Lyons, L.; Taylor, C. (1987). How to measure attitudes. University of California. Sage Publications.

Ingram, N. (2015). Students' Relationships with Mathematics: Affect and Identity. Mathematics Education Research Group of Australasia.

Kharuddin, A. F.; Ismail, N. A. (2017). Graphing calculator exposure of mathematics learning in a partially technology incorporated environment. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 13(6), 2529-2537. doi:10.12973/eurasia.2017.01238a.

Krajka, J. (2021). Non-Native Teachers Investigating New Englishes: Is Data-Driven Teaching a part of 21st Century Digital Literacy?. Aula Abierta, 50(2), 585-592. doi:10.17811/rifie.50.2.2021.585-592.

Landeta, J. (2002). El método Delphi: una técnica de previsión del futuro. Ariel.

Larinkari, S.; Liisanantti, J. H.; Ala-Lääkkölä, T.; Meriläinen, M.; Kyngäs, H.; Ala-Kokko, T. (2016). Identification of tele-ICU system requirements using a content validity assessment. International journal of medical informatics, 86, 30-36. doi:10.1016/j.ijmedinf.2015.11.012.

Lloret-Segura, S.; Ferreres-Traver, A.; Hernandez-Baeza, A.; Tomas-Marco, I. (2014). Exploratory item factor analysis: A practical guide revised and updated. Anales de Psicología, 30(3), 1151-1169. doi:10.6018/analesps.30.3.199361.

Matas, A. (2018). Diseño del formato de escalas tipo Likert: un estado de la cuestión. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 20(1), 38-47. doi:10.24320/redie.2018.20.1.1347.

McGartland, D.; Berg, M.; Tebb, S. S.; Lee, E. S.; Rauch, S. (2003). Objectifying content validity: Conducting a content validity study in social work research. Social Work Research, 27(2), 94-104. doi:10.1093/swr/27.2.94.

Mojica, G. F.; Barker, H.; Azmy, C. N. (2019). Instrumented learning in a CODAP-enabled learning environment. In J. M. Contreras, M. M. Gea, M. M. López-Martín, & E. Molina-Portillo (Eds.), Actas del Tercer Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística (pp. 1-10).

Muñiz, J.; Elosua, P.; Hambleton, R. K. (2013). Directrices para la traducción y adaptación de los tests: segunda edición. Psicothema, 25(2), 151-157. doi:10.7334/psicothema2013.24.

Muñoz, J. M.; Arias, M. A.; Mato, M. D. (2018). Elementos predictores del rendimiento matemático en estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria. Profesorado, Revista de currículum y formación del profesorado, 22, 391-408. doi:10.30827/profesorado.v22i3.8008.

Nolan, M. M.; Beran, T.; Hecker, K. G. (2012). Surveys assessing students'attitudes toward statistics: a systematic review of validity and reliability. Statistics Education Research Journal, 11(2), 103-123.

O’Rourke, N.; Hatcher, L.; Stepanski, E.J. (2005). A step by step approach to using SAS for Univariate and Multivariate statistics, Second Edition. SAS Institute Inc.

Palacios, A. P.; Arias, V. G.; Arias, B. M. (2014). Las actitudes hacia las matemáticas: construcción y validación de un instrumento para su medida. Revista de psicodidáctica, 19(1), 67-91. doi:10.1387/RevPsicodidact.8961.

Ramirez, C.; Schau, C.; Emmioglu, E. (2012). The importance of attitudes in statistics education. Statistics education research journal, 11(2), 57-71.

Rodríguez-Rodríguez, J.; Reguant-Álvarez, M. (2020). Calcular la fiabilidad de un cuestionario o escala mediante el SPSS: el coeficiente alfa de Cronbach. REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació, 13(2), 1-13. doi:10.1344/reire2020.13.230048.

Romero, K. P.; Mora, O. M. (2020). Análisis factorial exploratorio mediante el uso de las medidas de adecuación muestral kmo y esfericidad de bartlett para determinar factores principales. Journal of Science and Research: Revista Ciencia e Investigación, 5(CININGEC), 903-924.

Saldanha, L.; Thibault, M. (2018). Promoting Students’ Reasoning About Statistical Inference Through Engagement with a Problem-Based Instructional Activity Involving the Use of TinkerPlots Software. In Kajander A., Holm J., & Chernoff E. (eds), Teaching and Learning Secondary School Mathematics (pp. 353-365). Springer, Cham. doi:10.1007/978-3-319-92390-1_33.

Seloraji, P.; Leong, K. E. (2016). Impact of Using Tinkerplots on Statistical Reasoning. Teaching and Learning Mathematics, Sciences and Engineering through Technology, 229-237.

Silva, O. D. L. D.; Sousa, Á. (2020). Effects of LifeI Satisfaction on Students' Attitudes Towards Statistics and Technology and their Interrelationships. In 13th International Conference of Education, Research and Innovation (ICERI2020) (pp. 4994-5002). IATED Academy.

Toma, J. D. (2006). Approaching rigor in applied qualitative research. In C. F. Conrad, & R. C. Serlin (Eds.), The Sage handbook for research in education: Engaging ideas and enriching inquiry (pp. 405-423). Thousand Oaks: Sage Publications, Inc.

Tuohilampi, L. (2016). Contextualizing mathematics related affect: Significance of students’ individual and social level affect in Finland and Chile. REDIMAT, 5(1), 7-27. doi:10.4471/redimat.2016.1823.

Vaingankar, J. A.; Abdin, E.; Chong, S. A. (2012). Exploratory and confirmatory factor analyses of the Multidimensional Scale of Perceived Social Support in patients with schizophrenia. Comprehensive psychiatry, 53(3), 286-291. doi:10.1016/j.comppsych.2011.04.005.

Williams, A. S. (2015). Statistics anxiety and worry: The roles of worry beliefs, negative problem orientation, and cognitive avoidance. Statistics Education Research Journal, 14(2), 53-75.

Witkin, B. R.; Altschuld, J. W.; Altschuld, J. (1995). Planning and conducting needs assessments: A practical guide. Sage.




DOI: http://dx.doi.org/10.54988/cv.2024.1.1266

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Campus Virtuales

ISSN: 2255-1514

www.revistacampusvirtuales.es

campusvirtuales@uajournals.com