Factores determinantes en el aprendizaje de lengua y matemáticas en educación básica
DOI:
https://doi.org/10.26871/killkana_social.v10i2.1746Palabras clave:
autoeficacia, motivación académica, interacción docente-estudiante, clima escolar, educación primariaResumen
Para conocer los factores que influyen en la enseñanza y el aprendizaje de lengua, literatura y matemáticas en la educación básica, se requieren enfoques que incorporen dimensiones pedagógicas, motivacionales e institucionales desde un punto de vista relacional. Para examinar los puntos de vista de profesores y alumnos acerca de los factores que constituyen la experiencia educativa, este estudio utilizó un diseño cualitativo exploratorio con adición cuantitativa descriptiva. La participación incluyó a 30 estudiantes y 30 docentes de tres instituciones públicas de Ecuador. Se llevaron a cabo entrevistas semiestructuradas, las cuales se analizaron usando el método de análisis temático reflexivo. Además, se implementaron la Escala General de Autoeficacia Académica y el Cuestionario de Clima Motivacional en el Aula. Los resultados mostraron que la autoeficacia promedio fue de 3.16 y el clima motivacional de 3.34, lo que indica niveles positivos con una considerable variabilidad entre las personas. El hecho de que no haya una relación lineal obvia entre las dos variables sugiere que un ambiente considerado positivo no garantiza la internalización uniforme de confianza académica. El análisis cualitativo determinó cinco categorías principales. Las estrategias pedagógicas fueron responsables del 33.8% de los segmentos y presentaron una densidad relacional más alta, particularmente en su relación con la autoeficacia (n = 50) y los problemas institucionales (n = 57). Los resultados confirman que los factores clave forman una red dependiente entre sí, y su impacto cambia según el contexto institucional y la experiencia personal.
Descargas
Citas
AlKhamees, S. B., & Durugbo, C. M. (2024). Organisational ambidexterity and innovation: a systematic review and unified model of ‘CODEC’ management priorities. Management Review Quarterly, 75(4), 3813–3887. https://doi.org/10.1007/S11301-024-00474-5
Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191–215. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191
Biagini, G. (2025). Towards an AI-Literate Future: A Systematic Literature Review Exploring Education, Ethics, and Applications. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35(4), 2616–2666. https://doi.org/10.1007/S40593-025-00466-W
Braun, V., & Clarke, V. (2022). Conceptual and design thinking for thematic analysis. Qualitative Psychology, 9(1), 3–26. https://doi.org/10.1037/QUP0000196
Chuang, T. Y., Tsai, S. K., & Lu, Y. H. (2025). Exploring the Influence of Various Digital Game-Based Learning Platforms on Critical Thinking. Journal of Computer Assisted Learning, 41(6), e70141. https://doi.org/10.1111/JCAL.70141
Demetrio, G. R., Diele, L. M. V., Helena, H. R., Jacobina, U. P., & Barão, K. R. (2025). Assessing evolutionary theory knowledge performance among Brazilian undergraduates: exploring political and religious affiliation differences and gender, ethnicity, and socioeconomic inequalities. Evolution: Education and Outreach, 18(1), 7-. https://doi.org/10.1186/S12052-025-00222-7
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How Many Interviews Are Enough?: An Experiment with Data Saturation and Variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903
Lin, L. H., Pryor, M. R., & Beckmann, N. (2025). Social opportunities, learning practices, and performance in metaverse and virtual world: A comparative scoping review in higher education. Computers & Education, 239, 105391. https://doi.org/10.1016/J.COMPEDU.2025.105391
Lincoln, Y. G. E. G. (1985). Naturalistic Inquiry . In Sage Publications, Inc. SAGE Publications, Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/naturalistic-inquiry/book842
Ly, R., & Ly, B. (2025). Unraveling the dynamics of online learning engagement: a Cambodian perspective. Educational Research for Policy and Practice, 24(3), 495–515. https://doi.org/10.1007/S10671-025-09401-1
Mahmood, A., Huang, X., & Rehman, N. (2025). Gender-based analysis of attitudes and challenges in ICT use for English teaching. Quality Education for All, 2(1), 462–490. https://doi.org/10.1108/QEA-12-2024-0156
Mehrvarz, M., Salimi, G., Abdoli, S., & McLaren, B. M. (2025). How does students’ perception of ChatGPT shape online learning engagement and performance? Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, 100459. https://doi.org/10.1016/J.CAEAI.2025.100459
Osiesi, M. P., Ayanwale, M. A., Olatunbosun, S. O., Olayiwola, T. O. A., Adegboyega, S. M., Appah, O. R., & Amusa, J. O. (2025). Unpacking the dynamics of online learning in higher education through the interplay of engagement, readiness and attitudes. Discover Education, 4(1), 156-. https://doi.org/10.1007/S44217-025-00508-4
Patton, M. Q. (2015). Four triangulation processes for enhancing credibility. Qualitative Research and Evaluation Methods: Integrating Theory and Practice, 1303–1333. https://us.sagepub.com/en-us/nam/qualitative-research-evaluation-methods/book232962
Pedrami, M. (2025). A meta-synthesis informing a integrated framework for nudges in student academic performance. Discover Education, 4(1), 503-. https://doi.org/10.1007/S44217-025-00921-9
Rodriguez, J. R. B., Carreño, O. D. F., Mendoza, M. Z., & Michca, M. H. M. M. (2025). Integrating digital skills into English language teaching: Implications for teacher performance. Revista de Ciencias Sociales, 31(4), 45–58. https://doi.org/10.31876/RCS.V31I4.44838
Rosak, J. S., & Wolniak, R. (2025). AI-Driven Sustainability: The Future of Human Resources Management. AI-Driven Sustainability: The Future of Human Resources Management, 1–225. https://doi.org/10.1201/9781003668282
Rutten, L., & Muenks, K. (2025). Can growth grow? Measuring growth rate orientation (GRO) beliefs: An unexplored avenue into understanding mindsets. Social Psychology of Education, 28(1), 40-. https://doi.org/10.1007/S11218-024-10002-8
Shi, Y., Wu, M., Wei, Y., Chen, J., Dong, Q., & Zhu, K. (2025). A person-centered perspective in assessing college students′ self-regulated learning in an online learning environment: potential profiles, antecedents, and outcomes. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22(1), 66-. https://doi.org/10.1186/S41239-025-00564-8
Soe, H. Y., Zhang, D., Fu, D., & Cui, Y. (2025). How an autonomy-supportive learning environment influences students’ achievements in science and mathematics. Social Psychology of Education, 28(1), 53-. https://doi.org/10.1007/S11218-024-09970-8
Tapia, J. A., & Heredia, B. F. (2008). Desarrollo y validación inicial del Cuestionario de Clima Motivacional en el Aula (CMCQ) - PubMed. Psicotema, 20(4), 1–9. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18940098/
Uludağ, F., Kılıç, E., & Çelik, H. E. (2025). Artificial intelligence, social influence, and AI anxiety: analyzing the intentions of science doctoral students to use ChatGPT with PLS-SEM. Humanities and Social Sciences Communications, 12(1), 1308-. https://doi.org/10.1057/s41599-025-05641-x
Zhu, X., Li, W., Su, C., Hu, J., & Zhao, H. (2025). Associations between teacher academic support and externalizing problem behaviors among Chinese adolescents: an analysis of chain mediation and moderating effects. Humanities and Social Sciences Communications, 12(1), 293-. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04591-8
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Leidy Estefanía Robalino Laje, Carlos Manuel Núñez Michuy, Deysi Giscela Toledo Dias, Juan Jacinto Macias Hinojoza

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Se autoriza la reproducción total y parcial, y la citación del material que aparece en la revista, siempre y cuando se indique de manera explícita: nombre de la revista, nombre del autor(es), año, volumen, número y páginas del artículo fuente. Las ideas y afirmaciones consignadas por los autores están bajo su responsabilidad y no interpretan necesariamente las opiniones y políticas del Consejo Editorial de la Revista Killkana Sociales ni de la Universidad Católica de Cuenca.
La Revista Killkana Sociales utiliza la Licencia Creative Commons de Reconocimeinto-NoComercial-CompartirIgual 4.0, que es la siguiente: CC BY-NC-SA 4.0 Internacional.






