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Investigación en Educación Médica

ISSN 2007-5057 (Impreso)
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2024, Número 50

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Inv Ed Med 2024; 13 (50)


Funciones ejecutivas y gestión del aprendizaje autorregulado en estudiantes de carreras de medicina y salud

Lepe-Martínez N, Pinochet-Quiroz P, Gálvez-Gamboa F, Moreno-Cerda M, Tapia-Castro Y, Durán-González E
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 40
Paginas: 26-36
Archivo PDF: 535.12 Kb.


PALABRAS CLAVE

Funciones ejecutivas, gestión del aprendizaje, rendimiento académico, educación médica.

RESUMEN

Introducción: Las funciones ejecutivas (FE) son uno de los componentes más relevantes para el éxito académico de niños(as) y jóvenes, porque permite la regulación eficaz de procesos cognitivos, el ajuste social y el buen desempeño académico. La gestión del aprendizaje autorregulado (GAAR) permite que los estudiantes puedan buscar de manera consciente estrategias para aprender y se motiven a sí mismos, lo que facilita la búsqueda activa de solución a los problemas, generando alternativas y que puedan anticipar respuestas.
Objetivo: El propósito de esta investigación fue analizar la relación existente entre funciones ejecutivas, gestión del aprendizaje autorregulado y rendimiento académico (RA) en universitarios de primer año del área de ciencias de la salud y medicina.
Método: Se utilizó un enfoque cuantitativo, descriptivo y corte transversal, a partir de una muestra de 101 estudiantes de edades entre 17 y 27 años (M = 18.71, DE = 1.18), donde 64 eran mujeres (63.4%) y eran 37 eran hombres (36.6%). Del total, 51 corresponden a estudiantes de la carrera de Medicina y 50 de Química y Farmacia. Se utiliza como variable dependiente el rendimiento académico y como independientes las FE y GAAR, se analiza el objetivo mediante correlaciones de Spearman y la prueba Kruskall-Wallis.
Resultados: Los resultados muestran que existe relación significativa entre las FE y GAAR y las FE de monitorización, flexibilidad cognitiva y planificación con el rendimiento académico.
Conclusiones: Se demuestra un buen desarrollo de habilidades relacionadas con las variables estudiadas. En el caso de GAAR y el RA, se evidenció una relación significativa en las dimensiones de autogestión del aprendizaje y percepción del desempeño académico. Se cree relevante seguir profundizando la relación entre FE y GAAR y de estas variables con el RA, y considerar estos resultados en los planes de apoyo que se generen para estudiantes de primer año universitario.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Covarrubias-Apablaza CG, Acosta-Antognoni H, Mendoza-LiraM. Relación de Autorregulación del Aprendizaje y AutoeficaciaGeneral con las Metas Académicas de Estudiantes Universitarios.Form Univ. 2019;12(6):103-114. https://doi.org/mg8j

  2. Gallardo G, Reyes P. Relación profesor-alumno en la universidad:arista fundamental para el aprendizaje. Cal Edu.2010;(32):78. http://dx.doi.org/10.31619/caledu.n32.152

  3. Hayat AA, Shateri K, Amini M, Shokrpour N. Relationshipsbetween academic self-efficacy, learning-related emotions,and metacognitive learning strategies with academic performancein medical students: a structural equation model.BMC Med Educ. 2020;20(1):76. https://doi.org/hmpw

  4. Hernández Ruiz R, Pérez Juárez M, Acosta Morales E. Gestióndel aprendizaje: referente innovador para la formaciónde académicos en la universidad veracruzana. En: II CongresoInternacional de Educación Superior. La formación porcompetencias. 29-31 de octubre de 2012; México. Disponibleen: http://tinyurl.com/2yy7dot5

  5. Gallegos JA, Campos NA, Canales KA, González EN. FactoresDeterminantes en la Deserción Universitaria. CasoFacultad de Ciencias Económicas y Administrativas de laUniversidad Católica de la Santísima Concepción (Chile).Form. Univ. 2018;11(3):11-18. https://doi.org/gf9dpj

  6. Sáez FM, Díaz AE, Panadero E, Bruna DV. Revisión Sistemáticasobre Competencias de Autorregulación del Aprendizajeen Estudiantes Universitarios y Programas Intracurricularespara su Promoción. Form Univ. 2018;11(6):83-98.http://dx.doi.org/10.4067/s0718-50062018000600083

  7. Diamond A, Lee K. Interventions shown to Aid ExecutiveFunction Development in Children 4–12 Years Old. Science.2011;333(6045):959-964. https://doi.org/ct75sc

  8. Rojas-Barahona C. Funciones ejecutivas y educación: comprendiendohabilidades clave para el aprendizaje. Santiagode Chile. Ediciones UC; 2017.

  9. Tirapu Ustárroz J, Cordero Andrés P, Luna Lario P, HernáezGoñi P. Propuesta de un modelo de funciones ejecutivasbasado en análisis factoriales. RevNeurol. 2017;64(02):75.http://dx.doi.org/10.33588/rn.6402.2016227

  10. Barceló Martínez E, Lewis Harb S, Moreno Torres M. Funcionesejecutivas en estudiantes universitarios que presentanbajo y alto rendimiento académico. Psicología desde el Caribe.2006 [citado 9 de febrero de 2023];(18):109-138. Disponibleen: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=21301806

  11. Gutiérrez-Ruiz K, Paternina J, Zakzuk S, Mendez S, CastilloA, Payares L, et al. Las funciones ejecutivas como predictorasdel rendimiento académico de estudiantes universitarios.Psychol Soc Educ. 2020;12(3):161-174. https://doi.org/mg8m

  12. Rosselli M, Jurado MB, Matute E. Las Funciones Ejecutivasa través de la Vida. Revista Neuropsicología, Neuropsiquiatríay Neurociencias. 2008 [citado el 11 de febrero de2023];8(1):23-46. Disponible en: http://tinyurl.com/y4btrnfn

  13. Ramos-Galarza C, Villegas C, Ortiz D, García A, Bolaños M,Acosta P, et al. Evaluación de las Habilidades de la CortezaPrefrontal: La Escala Efeco II-VC y II-VR. Rev Ecuat Neurol.2018 [citado el 25 de enero de 2023];27(3):36-42. Disponibleen: http://tinyurl.com/2bo948yn

  14. Zimmerman BJ. Investigating Self-Regulation and Motivation:Historical Background, Methodological Developments,and Future Prospects. Am Educ Res J. 2008;45(1):166-83.http://dx.doi.org/10.3102/0002831207312909

  15. Dent AL, Koenka AC. The relation between self-regulated learningand academic achievement across childhood and adolescence:A meta-analysis. Educ Psychol Rev. 2016;28(3):425-474.http://dx.doi.org/10.1007/s10648-015-9320-8

  16. Fernández E, Bernardo A, Suárez N, Cerezo R, Núñez J, RosárioP. Predicción del uso de estrategias de autorregulaciónen la educación superior: Un análisis a nivel individual y decontexto. An Psicol. 2013;29(3):865-875. https://doi.org/mg8n

  17. Bozpolat E. Investigation of the Self-Regulated LearningStrategies of Students from the Faculty of Education UsingOrdinal Logistic Regression Analysis. Educ Sci Theory Pract:Theory & Practice. 2016;16(1):301-318. https://doi.org/mg8p

  18. Panadero E. A Review of Self-regulated Learning: Six Modelsand Four Directions for Research. Front Psychol. 2017; 8:422.http://dx.doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00422

  19. Zimmerman BJ. From cognitive modeling to self-regulation:A social cognitive career path. Educ Psychol. 2013;48(3):135-147. http://dx.doi.org/10.1080/00461520.2013.794676

  20. Pérez-Luño A, Jerónimo, R, Sánchez-Vázquez J. Análisisexploratorio de las variables que condicionan el rendimientoacadémico. España: Universidad Pablo de Olavide; 2000.

  21. Cano Sánchez-Serrano J. Rendimiento escolar y sus contextos.Rev. complut. educ. 2001 [citado el 24 de enero de2023];12(1):15-80. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=283672&orden=1&info=link

  22. Arain M, Haque M, Johal L, Mathur P, Nel W, Rais A, etal. Maturation of the adolescent brain. Neuropsychiatr DisTreat. 2013;9:449-461. http://dx.doi.org/10.2147/ndt.s39776

  23. Pinochet-Quiroz P, Lepe-Martínez N, Gálvez-Gamboa F,Ramos-Galarza C, Del-Valle-Tapia M, Acosta-Rodas P. Relationshipbetween cold executive functions and self-regulatedlearning management in college students. Estud sobre Educ.2022;43:93-113. http://dx.doi.org/10.15581/004.43.005

  24. Ramos Galarza CA, Pérez Salas CP. Relationship betweenthe hybrid model of executive functions and attention deficithyperactivity disorder. Psicol desde Caribe. 2015;32(2):299-314. http://dx.doi.org/10.14482/psdc.32.2.5986

  25. Ramos C, Jadán-Guerrero J, Gómez-García A. Relación entreel rendimiento académico y el autorreporte del funcionamientoejecutivo de adolescentes ecuatorianos. Av PsicolLatinoam. 2018;36(2):405-417. https://doi.org/gg2r9q

  26. Gómez Martínez J, Romero Medina A. Enfoques de aprendizaje,autorregulación y autoeficacia y su influencia en elrendimiento académico en estudiantes universitarios dePsicología. EJIHPE. 2019;9(2):95-107. https://doi.org/gf9d7x

  27. Panadero E, Alonso-Tapia J. ¿Cómo autorregulan nuestrosalumnos? Modelo de Zimmerman sobre estrategias de aprendizaje.An Psicol. 2014;30(2):450-462. https://doi.org/cpwt

  28. Ramos-Galarza C, Rubio D, Ortiz D, Acosta P, Hinojosa F,Cadena D, et al. Autogestión del aprendizaje del universitario:un aporte en su construcción teórica. Revista Espacios.2020 [citado el 12 de enero de 2023];41(18):16-29. Disponibleen: http://tinyurl.com/2be9wm2m

  29. Ramos-Galarza C, Bolaños-Pasquel M, García-Gómez A,Martínez-Suárez P, Jadán-Guerrero J. La Escala EFECO paraValorar Funciones Ejecutivas en Formato de Auto-Reporte.Rev Iberoam Diagn Eval - Aval Psicol. 2019;50(1):83-93.http://dx.doi.org/10.21865/ridep50.1.07

  30. Ramos-Galarza C, Lepe-Martínez N, Del Valle M, Acosta-Rodas P, Ortiz-Granja D. Escala de Gestión del AprendizajeAutorregulado. Universidad Católica del Maule, Chile, PontificiaUniversidad Católica del Ecuador, Ecuador y Universidadde Antofagasta, Chile; 2019.

  31. Hernández-Jácquez LF, Montes-Ramos FV. Modelo pre-dictivo del riesgo de abandono escolar en educación mediasuperior en México. CienciaUAT. 2020;15(1):75-85. http://doi.org/10.29059/cienciauat.v15i1.1349

  32. Martínez Oportus XP. Efecto Zeigarnik y funciones ejecutivasen educación superior para las ciencias clínicas. Rev Sci.2020;5(16):372-383. https://doi.org/mg8h

  33. Cabanach RG, Souto-Gestal A, Franco V. Escala de EstresoresAcadémicos para la evaluación de los estresores académicosen estudiantes universitarios. Rev Iberoam Psicol Salud.2016;7(2):41-50. http://dx.doi.org/10.1016/j.rips.2016.05.001

  34. Baars MAE, Nije Bijvank M, Tonnaer GH, Jolles J. Self-reportmeasures of executive functioning are a determinant of academicperformance in first-year students at a university of appliedsciences. Front Psychol. 2015;6:1131. https://doi.org/mg8q

  35. Edel Navarro R. El rendimiento académico: concepto, investigacióny desarrollo. REICE. 2003 [citado el 17 de enero de2023];1(2):0. Disponible en: http://tinyurl.com/2bwfj3t3

  36. Montoya-Arenas DA, Bustamante Zapata EM, Díaz Soto CM,Pineda DA. Factores de la capacidad intelectual y de la funciónejecutiva relacionados con el rendimiento académicoen estudiantes universitarios. Med UPB. 2021;40(1):10-18.http://dx.doi.org/10.18566/medupb.v40n1.a03

  37. Rodríguez Portuguez G. Funciones ejecutivas, rasgos de personalidady rendimiento académico en estudiantes universitariosde ciencias de la salud. Ediciones Universidad deSalamanca; 2016.

  38. Vives-Varela T, Durán-Cárdenas C, Varela-Ruíz M, Fortouldan der Goes T. La autorregulación en el aprendizaje, la luzde un faro en el mar. Investig Educ Médica. 2014;3(9):34-39.http://dx.doi.org/10.1016/s2007-5057(14)72723-1

  39. Rosário P, Núñez JC, González-Pienda J. Cartas do Gervásioao Seu Umbigo. Brasil: Almedina; 2017: 275.

  40. García-Montalvo IA. Aprendizaje autorregulado en médicosde pregrado en época de COVID-19. Investig Educ Médica.2021;(38):16-22. https://doi.org/mg8f




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