Estilos de aprendizaje en matemática y rendimiento académico de estudiantes universitarios

Learning styles in mathematics and academic performance of university students

^1<= /span>	Fernando Ricardo Márquez Sańay = https://orcid.org/0000-0001-5549-9572 Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), Ecuador, fernando.marquez@espoch.edu.ec
^2<= /span>	Paulina Fernanda Bolańos Logrońo https://orcid.org/0000-0003-3911-0461 Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), Ecuador, paulina.bolanos@espoch.edu.ec
^3<= /span>	Carmen Elena Mantilla Cabrera = https://orcid= .org/0000-0001-5422-7073 Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), Ecuador, carmen.mantilla@espoch.edu.ec
^4<= /span>	Katherine Gissel Tixi Gallegos https://orcid.org/000= 0-0002-7545-9671 Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), Ecuador, katherine.tixi@espoch.edu.ec

	Artículo de Investigación Científica y Tecnológica Enviado: 02/03/2022 Revisado: 03/04/2022 Aceptado: 19/05/2022 Publicado:04/06/2022 DOI: https://doi.org/10.33262/concie= nciadigital.v5i2.2181
	=
Cítese:		Márquez S= ańay, F. R., Bolańos Logrońo, P. F., Mantilla Cabrera, C. E., & Tixi Gallegos, K. G. (20= 22). Estilos de aprendizaje en matemática y rendimiento académico de estudiant= es universitarios . ConcienciaDigi= tal, 5(2), 184-201. https://doi.org/10.33262/concienciadigital.v5i2.2181
		CONCIENCIA DIGITAL, es una Revista Multidisciplinar, Trimestral, que se publicará en soporte electrónico tiene como misión contribuir a la formación de profesionales competentes con visión humaníst= ica y crítica que sean capaces de exponer sus resultados investigativos y científicos en la misma medida que se promueva mediante su intervención cambios positivos en la sociedad. https://concienciadigital.org<= span style=3D'mso-bookmark:_Hlk92353975'> = La revi= sta es editada por la Editorial Ciencia Digital (Editorial de prestigio registrada en la Cámara Ecuatoriana de Libro con No de Afiliación 663) www.celibro.org.ec
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Palabras claves: rendimiento académico, estilos de aprendizaje, matemática, educación superior.=		Resumen Introd= ucción. El estudio de las matemáticas en la Educación Superior no siempre es bien aceptado por los estudiantes. Falta motivació= n y actitud favorable hacia esas materias, que se consideran complejas, lo que ha conducido a bajos resultados. La influencia de los estilos de aprendizaje= en el rendimiento académico ha sido un tema polémico en las investigaciones,= las cuales han mostrado resultados diferentes y en ocasiones, contradictorios= . Objetivos. Determinar si los es= tilos de aprendizaje en Matemática influyen o no en el rendimiento académico de= los estudiantes universitarios, identificar los estilos de aprendizaje más eficaces en esta materia. Metodo= logía. Se realizó una revisión bibliográfica a través de los resultados de una muestra de 11 artículos originales, correspondientes a investigaciones cu= antitativas que trataron los estilos de aprendizaje y su influencia en el rendimiento académico en matemática de estudiantes universitarios en los últimos cinco ańos. Resultados. El 72,7% d= e los estudios consideró que el estilo de aprendizaje influye en el rendimiento académico. El estilo reflexivo prevaleció sobre otros en el 54,5% de los estudios y se identificó con rendimientos académicos medios y altos en el 50,0 % de ellos. El estilo teórico no estuvo entre los más empleados, per= o lo fue en el 18,2% de las investigaciones, que lo relacionaron además con rendimientos académicos altos. C= onclusiones. Los estilos de aprendizaje influyen en el rendimiento académico. El estilo reflexivo es el más empleado y es junto con el teórico el que mejor se ad= apta a las formas efectivas de aprendizaje en estas asignaturas para alcanzar rendimientos adecuados. Sin embargo, deben aplicarse de manera combinada = con el resto de los estilos para que el ciclo de aprendizaje sea exitoso.
Keywords: academic performance, learning styl= es, mathematics, higher education.<= /span>		Abstract Introduction. The study of mathematics in Higher Education is not always well acc= epted by students. There is a lack of motivation and a favorable attitude t= owards these subjects, which are considered complex, which has led to low r= esults. The influence of learning styles on academic performance has been a= controversial topic in research, which has shown different and sometimes c= ontradictory results. Objectives. Determine whether l= earning styles in Mathematics influence the academic performance of univers= ity students, identify the most effective learning styles in this subject. = Methodology. A bibliographic re= view was conducted through the results of a sample of eleven original artic= les, corresponding to quantitative research that dealt with learning styles= and their influence on the academic performance in mathematics of universi= ty students in the last five years. Results. 72.7% of the studies c= onsidered that the learning style influences academic performance. The refl= ective style prevailed over others in 54.5% of the studies and was identifi= ed with medium and high academic performance in 50.0% of them. The theoreti= cal style was not among the most used, but it was in 18.2% of the investiga= tions, which also related it to high academic performance. Conclusions. Learning styles in= fluence academic performance. The reflective style is the most used and it = is, together with the theoretical, the one that best adapts to the effectiv= e forms of learning in these subjects to achieve adequate performance. Howe= ver, they must be applied in combination with the rest of the styles for th= e learning cycle to be successful.

= Introdu= cción

El estudio de las matemáticas en la educación supe= rior no siempre es bien aceptado por los estudiantes. Falta motivación y actitud favorable hacia esas materias, que se consideran complejas, a veces ajenas = al perfil o que no aportan elementos útiles para la futura vida profesional, lo que ha conducido en muchas ocasiones a bajos resultados académicos <= /span>(Díaz et al., 2017; Morales, 2017; Carreńo et al., 2020). Además, los estudiantes ingresan sin la preparac= ión suficiente para enfrentar el nivel de desafíos presentes en la universidad = con relación al conocimiento y a la aplicación de conceptos matemáticos que deb= ían estar ya incorporados (Altobelli de Priego et al., 2017).

La influencia de los estilos de aprendizaje (EA) e= n el rendimiento académico (RA) ha sido un tema polémico en las investigaciones,= que han mostrado resultados diferentes y en ocasiones, contradictorios. Algunas plantean que es evidente la relación entre ambas variables y que determinad= os estilos conducen más que otros a mejores resultados académicos en los estud= iantes (Morales, 2017; Tarazona et al., 2018). Otros, plantean sus evidencias acerca de la falt= a de correlación entre ellas (Díaz et al., 2017; Laffita & Guerrero, 2017).

No ha existido acuerdo entre autores para establec= er una definición de RA (Padua, 2019). Pero la mayor parte de los criterios apunta a qu= e es un indicador esencial para medir la calidad docente, compuesto por múltiple= s y complejos elementos que inciden en quien aprende y permiten valorar cuantit= ativamente el nivel académico alcanzado por él, de manera tal que pueda definirse si cumplió los objetivos o metas de la enseńanza (Lamas, 2015; Díaz et al., 2017; de la Fuente et al., 2021). Se mide mediante las calificaciones obtenidas, q= ue constituyen su principal indicador, aunque también lo son los niveles de deserción, la relación entre materias aprobadas y perdidas, el porcentaje de graduados en relación con los ingresos y otros (Díaz et al., 2017). En él influyen múltiples factores, en ocasiones difíciles de valorar, entender e investigar (Morales, 2017). Entre ellos está la motivación, la actitud, las calificaciones precedentes, la formación recibida, los métodos de enseńanza, problemas económicos, familiares y las condiciones y formas en que el alumno estudia (Carreńo et al., 2020).

El concepto de EA se ha planteado de diversas formas por diferentes autores, pero existe acuerdo en general de que se trata de formas en que la información se procesa y percibe por cada individuo (Alonso et al., 2009). Varían de un individuo= a otro, en función de sus habilidades, intereses, debilidades y fortalezas académicas. Consiste en la predisposición que tiene cada persona para el aprendizaje.

Diferentes autores han establecido una amplia gama de modelos para clasificar los EA. En la tabla 1 aparecen las principales características de algunos de los modelos en cuanto a los criterios para basar la clasificació= n y los estilos de aprendizaje planteados en cada caso.

Tabla 1

Modelos y estilos de aprendizaje según varios auto= res

Modelo=

Kolb

Honey-= Mumford

Flemin= g-Mills

Dunn-Dunn

Foster=

Criter= io de clasificación

Proces= amiento

de contenidos

Actitu= dinal

Sensor= ial

Soport= e de la clase

Estilo= s de aprendizaje

(categ= orías)

Diverg= ente

Conver= gente

Asimil= ador

Acomod= ador

Activo=

Pragmá= tico

Reflex= ivo

Teóric= o

Visual=

Auditi= vo

Lector= -escritor

Quines= tésico

Visual=

Auditi= vo

Quines= tésico

Reflex= ivo

Inquis= itivo

Dilige= nte

Usuari= o

<= /p>

El modelo de Kolb plan= tea que el aprendizaje sigue un ciclo de actividades o etapas, que inicia con la experiencia, seguida de la observación y la reflexión para finalmente elaborar conceptos y aplicarlos = (Kolb, 1984). Tiene que ver con la forma en que el estudiante percibe y procesa los contenidos. Propone dos pares de categorías que se contraponen. El primer par se utiliza para percibir: aprendizaje por experiencia concreta contra conceptualización abstracta. El segundo par, utilizado para procesar, se compone por la experiencia activa de aprendizaje contra observación reflexiva. Según esto, clasifica a los aprendices como: divergentes, convergentes, asimiladores y acomodadores. Los estudiantes con estilo divergente analizan el problema desde diversos ángulos y elaboran estrategias de solución. Los convergentes aplican modelos, teorías y razona= n a partir de hipótesis y deducciones que comprueban. Los asimiladores aplican = la lógica y el razonamiento inductivo, considerando varias ideas para fundamen= tar un mismo principio. Los acomodadores aplican la intuición, el ensayo y el e= rror (Díaz & Sarmiento, 2= 020).

El model= o de Honey-Mumford fue desarrollado a partir de la t= eoría de Kolb, pero plantea categorías diferentes relacionadas con la actitud del aprendiz: activo, pragmático, reflexivo y teórico (Honey & Mumford, 1986). Más adelante, Alonso, Gallego y Honey utilizaron las mismas categorías para elaborar un nuevo cuestionario que establece las características de cada una, permite definir el peso de los componentes y el carácter del EA en cada individuo (Alonso et al., 2009). Este es el Cuestionario de = Honey y Alonso de Estilos de Aprendizaje, conocido por sus siglas CHAEA y permite realizar una clasificación que ha sido ampliamente utilizada en investigaci= ones sobre estos temas. Como sus denominaciones indican, a los estudiantes con estilo activo les atraen las experiencias nuevas, improvisan, participan, se arriesgan y toman iniciativas. Los reflexivos en cambio, analizan mesuradam= ente y razonan antes de emitir conclusiones. Los teóricos siguen métodos y aplic= an la lógica, de manera crítica. Los pragmáticos son rápidos y seguros en sus respuestas, experimentan y son prácticos (Alonso et al., 2009).

Otro modelo es el de Fle= ming y Mills, también conocido por VARK, debido a las iniciales de sus categoría= s de EA: visual, auditivo, lecto/escritor y quinesté= sico. Este utiliza una clasificación de tipo sensorial, basada en identificar las vías por las cuáles el estudiante capta los contenidos (Fleming & Mills, 19= 92). Un modelo similar fue planteado por Dunn y Dunn<= /span>, también conocido por las siglas (VAK) de las categorías que emplea: visual, auditivo y quinestésico (Dunn & Dunn, 1984)<= /span>.

El modelo de Foster establece cuatro estilos: reflexivo, inquisitivo, diligente y de usuario, de acuerdo con las cuatro dimensiones fundamentales que ayudan a los docentes a planificar los ambien= tes de aprendizaje en los cursos de matemática (Foster, 1999). La dimensión reflexiva se refiere a la forma en = la cual los individuos tienden a aprender respondiendo a preguntas en clase. L= a inquisitiva tiene que ver con el aprendizaje a través de cuestionamientos que deberán s= er explicados por la clase de manera general. La dimensión diligente se refier= e al aprendizaje a partir de escuchar la explicación del profesor durante la cla= se y la de usuario está relacionada con el uso de medios de apoyo para las actividades de la clase, como la computadora u otros.

Los EA varían en dependencia de la materia que se estudie, del avance del estudiante dentro de la misma y del nivel educativo alcanzado (Alonso et al., 2009). Por tanto, cabe suponer que las matemáticas y el nivel superior de enseńanza, se identifiquen con estilos de aprendizaje específicos que se correspondan con sus características y permitan lograr el nivel de rendimiento académico esperado.

La influencia de los EA en el RA ha sido un tema polémico en las investigaciones, que han utilizado diversidad de modelos, m= ostrando resultados diferentes y en ocasiones, contradictorios, sin que se haya logr= ado un consenso en sus conclusiones (González & Diago, 2019). Las investigaciones realizadas en asignaturas de matemáticas en el ámbito de la educación superior son escasas. Es necesario resumir, analizar, comprar, profundizar y dar seguimiento a este tema, a pa= rtir de revisar los hallazgos de las últimas investigaciones. Ello permitirá detectar tendencias que ayuden a comprender las formas en las que mejor apr= enden los estudiantes y contribuir a perfeccionar la enseńanza de esta asignatura= con el logro de mejores resultados académicos.

Por las razones anteriores, se realizó una revisión integrativa con el objetivo de determinar, a partir de los resultados de estudios cuantitativos, si los estilos de aprendizaje en matemática influye= n o no en el rendimiento académico de los estudiantes universitarios y en funci= ón de esto, identificar los estilos más eficaces en esta materia.

Metodología

Se realizó una revisión integrativa, para responde= r a las preguntas: żInfluyen los EA de los estudiantes universitarios en su RA = en matemáticas? żQué estilos son más apropiados en estas materias para lograr rendimientos adecuados?

Se revisaron 236 documentos en espańol e inglés, q= ue fueron obtenidos de las bases de datos Google Académico, Scielo, = Dialn= et Educati= on Resources Information Center (ERIC), Rese= achGate, Elsevier y Scopus. Para la búsqueda se emplearon pares de palabras clave. El criterio de selección respondió a artículos originales, correspondientes a investigaciones cuantitativas acerca de los EA y su influencia en el rendimiento académico y la actitud hacia las matemáticas en estudiantes universitarios en los últimos cinco ańos. Este tipo de publicac= ión garantiza que hayan superado revisiones por pares, rigor científico, actual= idad y sus resultados aporten cifras que permiten fundamentar los objetivos planteados. Fueron excluidas publicaciones duplicadas, artículos de revisió= n, de investigaciones cualitativas, de reflexión, editoriales y tesis. =

La muestra del estudio (n) quedó conformada por 12 artículos que cumplieron los criterios de selección establecidos. La matriz para el análisis de los datos incluyó el título, los objetivos, las variabl= es analizadas, los principales hallazgos y las conclusiones de cada investigac= ión.

Las variables analizadas fueron el RA (variable dependiente) y los EA (variables independientes).

Esta última variable se descompone en categorías q= ue varían según el modelo con que se analicen. En la tabla 1 fueron expuestos = los modelos y categorías que fueron utilizados por los autores de los artículos que conformaron la muestra y que sirvieron para elaborar los resultados de la r= evisión. Los hallazgos en relación con las variables tratadas en las investigaciones= fueron comparados y analizados para emitir las conclusiones de la revisión realiza= da.

Resultados y discusión

En la ta= bla 2 se relacionan los 12 artículos que integraron la muestra, en cuanto a los datos principales de las fuentes bibliográficas, características de las mue= stras, variables analizadas en cada estudio y el modelo de EA que se aplicó en cada caso.

Tabla 2<= o:p>

Artículos seleccionados que presentan estudios cuantitativos acerca de los EA con estudiantes universitarios en asignaturas de matemática de 2017 a 2022 (n= =3D12)

Fuente y país	Características de la muestra<= /span>	Variables analizadas	Modelo aplicado
Altobelli de Priego et al., 2017. El aprendizaje cooperativo como herramienta de educación universitaria en las matemáticas. País: Argentina.	128 estudiantes en Análisis matemático I y Matemática III	EA y RA	Honey-Mumford
Alvarado et al., 2017. Los estilos de aprendizaje y el rendimiento académico en matemáticas: aplicación del modelo de H= oney y Mumford a una universidad colombiana. País:= Colombia.	60 estudiantes en Lógica y pensamiento matemátic= o	EA y RA	Honey-Mumford
Díaz et al., 2017. Relación entre el rendimiento académico en matemáticas y los estilos de aprendizaje de los estudiantes de la fundaci= ón Universidad Autónoma de Colombia. País: Colombia.	600 estudiantes en el aprendizaje de Cálculo	EA y RA	Kolb y Fleming-Mills (VARK)
Díaz & Sarmiento, 2020. żInfluye la relación entre los estilos de aprendizaje de los profesores y estudiantes en los resultados académicos = en matemáticas en la FUAC? País: Colomb= ia.	486 estudiantes y 18 docentes en asignaturas de matemática	EA y RA	Kolb
Fonseca & Granados, 2018. Estilos de aprendizaje y ansiedad matemática: investigación exploratoria-descriptiva. País: Colombia.	415 estudiantes en asignaturas de matemática	EA y ansiedad ante la solución de problemas	Honey-Mumford
Jaramillo & Rincón, 2019. Estilos de aprendizaje de los estudiantes del segundo semestre de Licenciatura en matemáticas. País: Colombia.	30 estudiantes de Licenciatura en matemática	EA	Honey-Mumford

Tabla 2<= o:p>

Artículos seleccionados que presentan estudios cuantitativos acerca de los EA con estudiantes universitarios en asignatura= s de matemática de 2017 a 2022 (n=3D12) (continuación)

Fuente y país	Características de la muestra<= /span>	Variables analizadas	Modelo aplicado
Laffita & Guerrero, 2017. Una hipótesis sobre la relación entre estilos = de aprendizaje y autoeficacia académica. País: Cuba.	6 estudiantes trabajando en equipos en Cálculo	EA, RA y autoeficacia académica	Honey-Mumford
Morales, 2017. Estilos de aprendizaje en Matemáticas de los estudiantes de la Universidad Especializada de Las Américas. País: Panamá.	151 estudiantes en asignaturas de matemáticas	EA y RA	Honey-Mumford
Rahman & Ahmar, 2017. Relationship between learning styles and learning achievement in mathematics based on genders. País: Indonesia.	34 estudiantes en asignaturas de matemática=	EA, RA y género	Dunn and Dunn (VAK)<= /o:p>
Rojas, 2020. Estilos de Aprendizaje y actitudes hacia la matemática en estudiantes del POLISAL de la UNAN-Managua. País: Nicaragua.	203 estudiantes en asignaturas de matemática	EA, actitud hacia la matemática y género	Honey-Mumford
Tarazona et al., 2018. Estilos de aprendizaje y rendimiento académico de los estudiantes del curso de métodos numéricos de la Escuela de Investiga= ción Operativa - UNMSM, 2017. País: Perú.=	50 estudiantes en asignatura de Métodos numérico= s	EA y RA	Honey-Mumford
Yorganci, 2018. The mathematics learning styles of vocational College students. País: = Turquí= a	94 estudiantes en asignaturas de matemática=	EA y logros académicos<= /p>	Foster

<= /p>

Según las temáticas tratadas, todos los estudios midieron el uso predominante de unos EA sobre otros en materias de matemáti= cas, por parte de estudiantes universitarios. De ellos, el 75,0% estudió, además= , la relación que existió entre los estilos y el RA. El 16,7% estudió la relación entre estilos, ansiedad y actitud ante el aprendizaje de las matemáticas. U= na de las investigaciones, el 8,3%, indagó solamente acerca del uso de los EA.=

En cuanto a los países de origen, cinco estudios c= orrespondieron a Colombia para un 41,9% del total de la muestra. Argentina, Panamá, Cuba, Perú, Nicaragua, Indonesia y Turquía aportaron una investigación cada uno, = que representa un 8,3% para cada caso.

En relación con los modelos de EA, ocho de las investigaciones aplicaron el de Honey-Mumford (= el 66,7%). Dos utilizaron el modelo de Kolb, igual número = empleó el VARK y VAK y una utilizó el modelo de Foster, poco encontrado en la literatura. Uno de estos estudios mostró resultados empleando dos modelos simultáneamente (Kolb y VARK).

En la tabla 3 aparecen los principales hallazgos de cada investigación que integró la muestra. Estos resultados están relaciona= dos con los EA que predominaron en los estudiantes, los que menor influencia tuvieron y si marcaron o no una tendencia en cuanto al RA alcanzado por los alumnos que los emplearon.

Tabla 3=

Principales hallazgos de= los estudios que conformaron la muestra (n=3D12)

Autor y ańo

Estilo= s de aprendizaje

Rendim= iento académico

Relaci= ón entre variables

Altobelli de Priego et al., 2017

Más utilizados:

Reflexivo

Teórico

No aportó datos

Fuerte, pero requiere establecer estrategias de aprendizaje

Alvarado et al., 2017

Más utilizado:

Reflexivo (41,5% promedio)

Bajo

Existe relación, pero no necesariamente es causa= l

Díaz et al., 2017

Más utilizados:

Divergente (36%) Auditivo (31%)

Otros:

Visual-kinestésico

Divergente-asimilador

Alto y medio

Alto y medio

Alto

Bajo

Débil, pero se estableció relación entre estilos= y niveles de rendimiento

Díaz & Sarmiento, 2020

Más utilizado:

Divergente

Acomodador

-

Existe relación entre los estilos de estudiantes= y profesores. No se relaciona con el rendimiento.

Fonseca & Granados, 2018

Más utilizados:

Reflexivo

Teórico

-

No existe relación entre los estilos y la ansied= ad en la resolución de problemas

Jaramillo & Rincón, 2019

Más utilizado:

Reflexivo (46,7%)

Menos utilizado:

Pragmático (10,0%)

-

No era objetivo del estudio

Laffita & Guerrero, 2017

Más utilizado:

Activo (100%)

Manos utilizados:

Reflexivo

Bajo rendimiento académico y actitud desfavorabl= e

No existe suficiente evidencia de relación, ni c= on las actitudes presentadas, que no se correspondieron con las característi= cas del método activo

Tabla 3=

Principales hallazgos de= los estudios que conformaron la muestra (n=3D12)

Autor y ańo     =

Estilos de aprendizaje<= /p>

Rendimiento académico

Relación entre variables

Morales, 2017

Más utilizados:

           Activo

           Pragmático

Otros: Reflexivo

           Teórico

Bajo

Bajo

Alto

Alto

Hay estilos que favorecen el rendimiento y actit= ud favorable

Rahman & Ahmar, 2017

Más utilizado:

Auditivo (50%)

Medio-alto

Existe relación entre estilo y rendimiento, no e= n el género

Rojas, 2020

Más utilizado:

Reflexivo (49,3%)

Menos utilizados:

Activo (7,9%)

Teórico (16,2%)

Actitud favorable (67%) estando relacionadas amb= as variables

Se relacionan el estilo con la actitud ante la asignatura, no siendo así para el género

Tarazona et al., 2018

Más utilizado:

Reflexivo (50%)

Menos utilizados:

Pragmático (28%)

Activo (12%)

Teórico (10%)

Medio-alto

No hay relación

No hay relación

Medio-alto

Hay dos estilos que favorecen el rendimiento adecuado, otros no tienen relación

Yorganci, 2018

Más utilizados:

Usuario

Diligente

Menos utilizados:

Reflexivo

Inquisitivo

Medio

Medio

Medio

Alto

Existe relación

Ocho de = los estudios, el 66,7%, consideraron que existe relación entre los EA y el RA o= la actitud hacia las matemáticas. De ellos, seis, el 50,0% planteó un fuerte vínculo entre estas variables, uno explicó que la relación no necesariament= e es causal y otro encontró una débil relación. Tres investigaciones mostraron q= ue no existe nexo entre las variables estudiadas (el 25,0%). Un estudio trató solamente el uso de los estilos de aprendizaje en la asignatura de matemáti= ca, por lo que no se estudió su relación con otras variables (el 8,3%).

A pesar = de que el estilo teórico fue poco utilizado, dos de los estudios (el 16,7%) lo colocaron entre los más empleados (Altobelli de Priego et al., 2017; Fonseca & Granados, 2018) y dos lo relacionaron con rendimientos académicos altos (Morales, 2017; Tarazona et al., 2018).

El estilo activo, aunque fue identificado en dos de las investigaciones (el 16,7%) co= mo el más utilizado, se asoció a RA bajos en los estudiantes ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1"= ,"itemData":{"DOI":"10.5281/zenodo.1120375",&= quot;author":[{"dropping-particle":"","family= ":"Morales","given":"M.","non-dropp= ing-particle":"","parse-names":false,"suffix&= quot;:""}],"container-title":"European Journal of Education Studies","id":"ITEM-1","= issue":"12","issued":{"date-parts":[[&qu= ot;2017"]]},"page":"273-294","title":&qu= ot;Estilos de aprendizaje en Matemáticas de los estudiantes de la Universidad Especializada de Las Américas","type":"article-journal","volume&qu= ot;:"3"},"uris":["http://www.mendeley.com/document= s/?uuid=3D2488fd1e-62ab-4b90-9d4b-1661e215d1b7"]}],"mendeley"= ;:{"formattedCitation":"(Morales, 2017)","plainTextFormattedCitation":"(Morales, 2017)","previouslyFormattedCitation":"(Morales, 2017)"},"properties":{"noteIndex":0},"schema&= quot;:"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/cs= l-citation.json"}(Morales, 2017; Laffita & Guerrero, 2017). Uno de los estudios (8,3%) no encontró relación entre este estilo y el RA en Matemática (Tarazona et al., 2018).

Solo una= de las investigaciones planteó al estilo pragmático entre los más utilizados (= el 8,3%) y además, lo asoció con RA bajos (Morales, 2017). Dos investigaciones lo plantearon entre los esti= los menos utilizados (16,7%) sin que se detectara su relación con los niveles d= e RA (Tarazona et al., 2018; Jaramillo & Rincón, 2019).

El estilo auditivo fue el más empleado según los resultados de las dos investigaciones que aplicaron modelos sensoriales y fue asociado con niveles medios y altos= de rendimiento académico (Díaz et al., 2017; Rahman & Ahmar, 2017).

En cuant= o a los resultados de la investigación que utilizó el modelo de Foster, se enco= ntró que los estilos usuario y diligente fueron los más empleados. A los estudia= ntes les gusta aprender con soportes tecnológicos como la computadora y otros medios. Además, fundamentalmente aprenden a partir de escribir y leer los ejercicios y notas de clase. Estos estilos se relacionaron con rendimientos medios. Los estilos menos empleados fueron el reflexivo, relacionado con un rendimiento medio y el inquisitivo, asociado a estudiantes de alto rendimie= nto (Yorganci, 2018).

El estilo divergente fue el más empleado y prevaleció sobre otros, según refirieron l= os integrantes de las muestras en los dos estudios que utilizaron el modelo de= Kolb (Díaz et al., 2017; Díaz & Sarmiento, 2020). Estos autores plantearon que existe muy poca o ninguna relación con el RA, aunque en una de la investigaciones se asoció a estudiantes con medio y alto rendimiento (Díaz et al., 2017).

El estilo reflexivo fue el más utilizado en seis (el 54,5%) de los estudios (Altobelli de Priego et al., 2017; Alvarado et al., 2017; Tarazona et al., 2018; Fonseca & Granados, 2018; Jaramillo & Rincón, 2019; Rojas, 2020). Fue predominante en los estudiantes universitari= os de la carrera de Matemática (Jaramillo & Rincón, 2019). Esto indica la preferencia por un estilo que se adapta a las características de los contenidos y análisis que se requiere realizar en estas materias. En este sentido, el 50% de estas investigacione= s lo relacionó con RA medios y altos y con actitudes favorables hacia el estudio= de la matemática (Morales, 2017; Tarazona et al., 2018; Rojas, 2020). A pesar= de estas coincidencias, se planteó la duda acerca de si el uso mayoritario de = este estilo, junto con el teórico en menor medida, se debe no tanto a iniciativa= s y preferencias de los estudiantes como al condicionamiento y uso constante por parte de los docentes en la enseńanza de las matemáticas, en niveles educacionales previos (Morales, 2017). Por otra parte, una de las investigaciones indicó que la mayoría de los estudiantes que lo utilizaron mostraron bajo rendimie= nto académico (Alvarado et al., 2017).

Sin emba= rgo, de manera general, los resultados indicaron que el estilo reflexivo predomi= nó en la mayoría de los estudiantes, a la vez que permitió alcanzar rendimient= os adecuados. Es el que más se adapta a los programas académicos de las asignaturas de matemática (Jaramillo & Rincón, 2019).

El comportamiento anterior se observó no solo en la mayoría de las investigaci= ones que emplearon el modelo Honey-Mumford, sino tam= bién en las dos que utilizaron el de Kolb. Hay coincidencia en la mayoría de ellas al plantear un estilo preponderante y s= eguido por la mayoría, que incorpora la reflexión, fundamentación y el análisis. P= or el contrario, en el estudio que aplicó el modelo de Foster, los estudiantes= que emplearon estilos reflexivos, constituyeron minoría. Sin embargo, este coincidió con los anteriores en relacionarlo con rendimientos medios y sobre todo, altos (Yorganci, 2018).

No obsta= nte, los estilos teórico y reflexivo en matemática han sido asociados a través de los ańos con métodos tradicionales de enseńanza, formales y estructurados, = que han conducido a una difícil comprensión, actitudes desfavorables y bajos rendimientos en estas materias (Santaholalla, 2009). Por eso es necesario que, aunque los EA en matem= ática tengan un alto componente reflexivo y teórico, según la teoría de Kolb, sería necesario incorporar además el resto de l= os componentes (activo y pragmático) que contribuyen a incrementar la motivaci= ón, la participación, probar ideas en la práctica, tomar decisiones y resolver problemas (Alvarado et al., 2017).

En cuant= o al uso combinado de varios estilos de aprendizaje por los estudiantes, las investigaciones mostraron resultados contrapuestos. Algunas plantearon que = los estudiantes utilizaron los cuatro estilos, aunque uno de ellos tuvo el mayor peso (Laffita & Guerrero, 2017), mientras que otras hallaron que ninguno de los estudiantes empleó todos los estilos en el proceso de aprendizaje (Morales, 2017).

También aparecen opiniones divididas en la literatura con relación al criterio de aplicación de los EA por parte de los docentes. Algunos autores plantean que el profesor de matemática debe conocer los estilos de aprendiz= aje que emplean sus alumnos, para en consecue= ncia, diseńar y adecuar conv= enientemente sus métodos y estrategias de enseńanza, sin imponer sus estilos (Morales, 2017; Jaramillo & Rincón, 2019). Otros autores seńalan la necesidad de incorporar y promover los estilos de aprendizaje que menos utilizan los estudiantes (Altobelli de Priego et al., 2017).

La posic= ión correcta al respecto parece estar en combinar ambos puntos de vista de mane= ra planificada e inteligente. Es necesario aprovechar los estilos con que los estudiantes se sienten cómodos y que les permiten aprender con facilidad y enseńar a utilizar e incorporar oportunamente, los estilos que no utilicen = para así, lograr el balance necesario y el éxito del proceso de aprendizaje. Es imprescindible enseńar al estudiante a aprender de la mejor manera, a utilizarlos todos de forma consciente, en el momento adecuado, ya que la ma= temática es activa y pragmática, pero también requiere reflexión y de un fuerte basa= mento teórico para plantear soluciones (Morales, 2017). La combinación armónica de los cuatro estilos es= necesaria para el logro de un aprendizaje satisfactorio y ayudar así a los alumnos con bajo rendimiento, sin perder de vista la facilidad para entender mejor en un estilo que en otro y la efectividad demostrada por estilos como el reflexiv= o y el teórico para el logro de rendimientos altos (Morales, 2017).

Uno de los estudios planteó que los estudiantes no= mostraron claridad en el concepto de EA, sus tipos, características y ventajas. Pero = el 96 % de ellos estuvo seguro de que aplicarlos de manera consciente ayudaría= a lograr un aprendizaje más efectivo (Alvarado et al., 2017). La falta de conocimiento de los estudiantes acer= ca de los EA influyó en el bajo RA, al no saber cómo enfrentar el aprendizaje = en sus diferentes etapas para que sea efectivo.

El estilo en que se aprende debe estar en correspondencia con la forma en que el profesor enseńa (Alonso et al., 2009; Jaramillo & Rincón, 2019). Por tanto, no basta con que este domine los EA, = sino que debe emplear de manera consciente, los métodos de enseńanza que los favorezcan.

Los estudiantes que utilizan el estilo reflexivo tienen facilidad para recolectar y analizar los datos, fundamentar, plantea= r y evaluar alternativas antes de plantear sus conclusiones. Logran un aprendiz= aje más auténtico si investigan y pueden explicar sus observaciones a partir del análisis que realizan por sí mismos (Alonso et al., 2009). Todo ello debe ser tenido en cuenta al diseńar la actividad docente que aproveche y desarrolle estas habilidades.<= /span>

La práctica pedagógica de los últimos ańos ha demostrado la efectividad de los métodos activos de enseńanza para el aprendizaje de las matemáticas en la educación superior (Freeman et al., 2014). Algunos de estos métodos son el aula invertida, = el aprendizaje por problemas y el cooperativo (Espejo, 2016). Son técnicas que se basan en promover el autoaprendizaje, la construcción del conocimiento colectivo, con un cambio radical en los roles tradicionales de los docentes y los alumnos (Mendoza et al., 2019). Estos métodos, con un correcto planteamiento, organización y seguimiento de la actividad docente, también potencian los estilos activo, teórico y pragmático. Por eso, es imprescindible que los estudios acerca de los EA en matemática y su relación con el RA de los estu= diantes universitarios, tengan continuidad en investigaciones que expongan y profundicen en las formas o métodos más efectivos de llevar a la práctica la enseńanza y el aprendizaje de dichos estilos.

Este est= udio presenta algunas limitaciones. Los autores de los artículos que integraron = la muestra utilizaron modelos diferentes para definir y medir los estilos de aprendizaje, lo que dificultó realizar comparaciones más precisas. El número reducido de investigaciones cuantitativas realizadas y la variedad en los planteamientos de sus hallazgos, no permitió llegar a fundamentar de manera= más profunda la influencia de los EA de las matemáticas en el RA de los estudia= ntes universitarios, aunque sí marcaron una clara tendencia. <= /span>

Los estu= dios cuantitativos publicados que tratan los EA en matemática y su influencia en= el RA de los estudiantes universitarios son escasos, por lo que se requiere conti= nuar investigando para perfeccionar el proceso de enseńanza-aprendizaje y establ= ecer conclusiones de mayor alcance en este sentido. No se encontraron investigaciones que abordaran el tema de la eficacia de la aplicación de los estilos de aprendizaje en matemática como parte de los métodos activos de enseńanza, línea de investigación que es necesario desarrollar para mejorar= la labor docente en estas materias y contribuir a un mejor desempeńo de los estudiantes.

Conclusiones

· &nb= sp; El análisis de los resultados de las investigacion= es que conformaron la muestra indicó que los EA influyen en el RA en matemátic= a de los estudiantes universitarios.

· &nb= sp; El estilo reflexivo fue el más utilizado, predominó sobre otros y se adaptó más eficazmente a este tipo de asignaturas para log= rar RA adecuados, por lo que deberá tener un peso considerable dentro del ciclo de aprendizaje de estas asignaturas. El estilo teórico, aunque no fue muy utilizado, demostró que se corresponde con formas eficientes de aprendizaje= y fue empleado fundamentalmente por estudiantes de alto rendimiento.

· &nb= sp; No se encontró que los estilos activo y pragmático tuvieran influencia en el RA en estas materias y en todo caso, se relaciona= ron con bajos rendimientos.

<= ![if !supportLists]>·&nb= sp; Sin embargo, los estilos reflexivo y teórico deben= complementarse adecuadamente con el activo y el pragmático para lograr un ciclo de aprendi= zaje efectivo, que presente un balance adecuado entre razonamiento, convencimien= to, intercambio y motivación. De esta forma, es posible lograr un rendimiento académico y una actitud favorable en el aprendizaje de las matemáticas.

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