Estrategias Neurodidácticas para el Aprendizaje del Álgebra y Funciones: Un Estudio Cuasiexperimental Longitudinal en Décimo Grado

Contenido principal del artículo

Elian Jamil Hernández Cueva
https://orcid.org/0009-0000-1007-9929
Lisbeth Alexandra Zuñiga Montaño
https://orcid.org/0009-0009-5428-1761
Susana Belén Muñoz Bravo
https://orcid.org/0009-0005-4998-5773
Monica Yolanda Jimenez Flores
Yajaira Maribel Pinta Herrera
https://orcid.org/0009-0001-8560-4270
Karen Rosibel Ramírez Veintimilla

Resumen

El bajo rendimiento en álgebra y funciones matemáticas en el subnivel Superior de Educación General Básica del Ecuador constituye un problema persistente cuyas raíces combinan déficit metodológico e inhibición afectiva ante la disciplina. Este estudio evaluó el efecto de un programa de estrategias neurodidácticas sobre el rendimiento algebraico de estudiantes de décimo grado mediante un diseño cuasiexperimental con grupos control y experimental, con medidas longitudinales durante ocho meses. La muestra estuvo conformada por 86 estudiantes —grupo experimental: n = 44; grupo control: n = 42— de la Unidad Educativa Particular José Antonio Eguiguren - La Salle, Loja, Ecuador. Se aplicó una prueba de rendimiento de 30 ítems validada por juicio de expertos (CVI = .91, α = .87) y estructurada en tres dimensiones: manipulación algebraica, análisis de funciones y modelización contextual. El análisis principal mediante ANCOVA, con el pretest como covariable, reveló diferencias estadísticamente significativas a favor del grupo experimental (F(1, 83) = 47.32, p < .001, η²p = .363, d = 1.48). El modelo lineal mixto aplicado sobre los cuatro puntos de medición confirmó una trayectoria de crecimiento diferencial significativa (F(3, 250) = 18.74, p < .001, η²p = .184), con aceleración progresiva en el grupo experimental a partir del tercer mes. Los resultados indican que la integración de estrategias neurodidácticas multicomponente produce ganancias algebraicas de magnitud grande, con implicaciones directas para la renovación metodológica de la enseñanza de las matemáticas en el subnivel Superior de Educación General Básica del Ecuador.

Downloads

Download data is not yet available.

Detalles del artículo

Sección

Artículos

Biografía del autor/a

Elian Jamil Hernández Cueva, Universidad Nacional de Loja

Educador con más de cuatro años de intervención directa con menores y adolescentes en situación de vulnerabilidad educativa, provenientes principalmente de comunidades rurales e indígenas de Loja, Ecuador. Licenciado en Ciencias de la Educación Básica con promedio de 9,80/10 (top 2% Universidad Nacional de Loja). Autor de más de 15 publicaciones científicas en neuroeducación y metodologías activas (2023–2026) en revistas indexadas nacionales e internacionales. Amplia experiencia en apoyo a procesos de evaluación con instrumentos WISC-V y NEPSY-II, diseño de estrategias pedagógicas diferenciadas para estudiantes con necesidades educativas especiales, y coordinación de programas de becas educativas. Investigador activo registrado en el Sistema Nacional de Investigadores (SENESCYT). Comprometido con la construcción de modelos de intervención temprana con menores en situación de desprotección y conflicto social que articulen evaluación psicopedagógica, acompañamiento socioeducativo y marco normativo de protección, sostenibles y replicables en contextos de escasos recursos.

Lisbeth Alexandra Zuñiga Montaño

Licenciada en Ciencias de la Educación mención "Educación Básica"

Susana Belén Muñoz Bravo

Licenciada en Ciencias de la Educación mención "Educación Básica"

Monica Yolanda Jimenez Flores

Licenciada en Ciencias de la Educación mención "Educación Básica"

Yajaira Maribel Pinta Herrera

Licenciada en Ciencias de la Educación mención "Educación Básica"

Karen Rosibel Ramírez Veintimilla

Licenciada en Ciencias de la Educación mención "Educación Básica"

Cómo citar

Estrategias Neurodidácticas para el Aprendizaje del Álgebra y Funciones: Un Estudio Cuasiexperimental Longitudinal en Décimo Grado. (2026). Revista Interdisciplinaria De Ciencias De La Educación, Salud Y Sociología (RICESO), 1(1), 73-98. https://doi.org/10.66136/cfy52227

Share

Referencias

American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000 DOI: https://doi.org/10.1037/0000165-000

Ashcraft, M. H. (2002). Math Anxiety: Personal, Educational, and Cognitive Consequences. Current Directions in Psychological Science, 11(5), 181-185. https://doi.org/10.1111/1467-8721.00196 DOI: https://doi.org/10.1111/1467-8721.00196

Barroso, C., Ganley, C. M., McGraw, A. L., Geer, E. A., Hart, S. A., & Daucourt, M. C. (2021). A meta-analysis of the relation between math anxiety and math achievement. Psychological Bulletin, 147(2), 134–168. https://doi.org/10.1037/bul0000307 DOI: https://doi.org/10.1037/bul0000307

Caballero-Cobos, M., & Llorent, V. J. (2022). Los efectos de un programa de formación docente en neuroeducación en la mejora de las competencias lectoras, matemática, socioemocionales y morales de estudiantes de secundaria. Un estudio cuasi-experimental de dos años. Revista De Psicodidáctica, 27(2), 158–167. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2022.04.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.psicod.2022.04.001

Caine, R. N., & Caine, G. (1990). Understanding a brain-based approach to learning and teaching. Educational Leadership, 48(2), 66-70.

Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1966). Experimental and quasi-experimental designs for research. Rand McNally.

Castro-Alonso, J. C., Ayres, P., Zhang, S., De Koning, B. B., & Paas, F. (2024). Research avenues supporting embodied cognition in learning and instruction. Educational Psychology Review, 36(1). https://doi.org/10.1007/s10648-024-09847-4 DOI: https://doi.org/10.1007/s10648-024-09847-4

Caviola, S., Toffalini, E., Giofrè, D., Ruiz, J. M., Szűcs, D., & Mammarella, I. C. (2021). Math Performance and Academic Anxiety Forms, from Sociodemographic to Cognitive Aspects: a Meta-analysis on 906,311 Participants. Educational Psychology Review, 34(1), 363–399. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09618-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s10648-021-09618-5

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.

Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2023). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (6th ed.). SAGE Publications.

Fukaya, T., Nakamura, D., Kitayama, Y., & Nakagoshi, T. (2024). A systematic review and meta-analysis of intervention studies on mathematics and science pedagogical content knowledge. Frontiers in Education, 9. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1435758 DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1435758

Hart, L. (1981). Don't teach them; help them learn. Learning, 9(8), 39-40.

Hedges, L. V., & Olkin, I. (1985). Statistical methods for meta-analysis. Academic Press.

Hernández Cueva, E. J., & Idrobo Gutiérrez, M. A. (2025). Neurociencia aplicada al proceso de aprendizaje. Green World Journal, 8(01). https://doi.org/10.53313/gwj81202 DOI: https://doi.org/10.53313/gwj81202

Hernández Cueva, E. J., Ramón Namcela, W. D., Ramírez Veintimilla, K. R., Jiménez Jara, C. E., & Lima Morocho, A. D. R. (2024). Estrategias Neurodidácticas Empleadas por los Docentes para Fortalecer el Proceso de Enseñanza y Aprendizaje en Educación Básica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(1), 1389-1411. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9528 DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9528

Hernández Cueva, E., Ramón Namcela, W., Rojas Pérez, C., Jara Saraguro, E., Espinosa Cuenca, A., & Guamán Patiño, A. (2026). Efecto de un Programa de Estimulación Neurocognitiva en la Competencia Lectoescritora en Estudiantes de Décimo Grado de Educación Básica. Revista Latinoamericana De Calidad Educativa, 3(1), 473-448. https://doi.org/10.70625/rlce/512 DOI: https://doi.org/10.70625/rlce/512

Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.

Hidayat, R., Saad, M. R. M., & Wewe, M. (2025). A meta-analysis of the effect of metacognitive instruction on mathematics achievement. Cogent Education, 12(1). https://doi.org/10.1080/2331186x.2025.2517510 DOI: https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2517510

Immordino‐Yang, M. H., & Damasio, A. (2007). We feel, therefore we learn: the relevance of affective and social neuroscience to education. Mind Brain and Education, 1(1), 3–10. https://doi.org/10.1111/j.1751-228x.2007.00004.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1751-228X.2007.00004.x

Irmayanti, M., Chou, L., & Anuar, N. N. B. Z. (2024). Storytelling and math anxiety: a review of storytelling methods in mathematics learning in Asian countries. European Journal of Psychology of Education, 40(1). https://doi.org/10.1007/s10212-024-00927-1 DOI: https://doi.org/10.1007/s10212-024-00927-1

Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4, 863. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00863 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00863

List, J. A. (2022). The voltage effect: How to make good ideas great and great ideas scale. Penguin Random House.

OECD. (2023). PISA 2022 results (Volume I): The state of learning and equity in education. https://doi.org/10.1787/53f23881-en DOI: https://doi.org/10.1787/53f23881-en

Pizzie, R. G., & Kraemer, D. J. M. (2023). Strategies for remediating the impact of math anxiety on high school math performance. Npj Science of Learning, 8(1), 44. https://doi.org/10.1038/s41539-023-00188-5 DOI: https://doi.org/10.1038/s41539-023-00188-5

Pradeep, K., Anbalagan, R. S., Thangavelu, A. P., Aswathy, S., Jisha, V. G., & Vaisakhi, V. S. (2024). Neuroeducation: understanding neural dynamics in learning and teaching. Frontiers in Education, 9. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1437418 DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1437418

Rohrer, D., Dedrick, R. F., Hartwig, M. K., & Cheung, C.-N. (2020). A randomized controlled trial of interleaved mathematics practice. Journal of Educational Psychology, 112(1), 40–52. https://doi.org/10.1037/edu0000367 DOI: https://doi.org/10.1037/edu0000367

Sousa, D. A., & Tomlinson, C. A. (2018). Differentiation and the brain: How neuroscience supports the learner-centered classroom (2nd ed.). Solution Tree Press.

Thomas, M. S. C., & Arslan, Y. (2024). Why does the brain matter for education? British Journal of Educational Psychology, 95(2), 303–320. https://doi.org/10.1111/bjep.12727 DOI: https://doi.org/10.1111/bjep.12727

Villamizar Acevedo, G., Araujo Arenas, T. Y., & Trujillo Calderón, W. J. (2020). Relación entre ansiedad matemática y rendimiento académico en matemáticas en estudiantes de secundaria. Ciencias Psicológicas, 14(1), e-2174. https://doi.org/10.22235/cp.v14i1.2174 DOI: https://doi.org/10.22235/cp.v14i1.2174

Zakariya, Y. F. (2022). Cronbach's alpha in mathematics education research: Its appropriateness, overuse, and alternatives in estimating scale reliability. Frontiers in Psychology, 13, Article 1074430. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1074430 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1074430

Artículos similares

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.