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Merino Salazar, Teresita del Rosario
Mucha Hospinal, Luis Florencio
Iparraguirre Contreras, Jesus Ronald
2024-06-21T21:20:10Z
2024-06-21T21:20:10Z
2024
https://hdl.handle.net/20.500.12692/144238
El propósito de esta investigación fue aplicar la estrategia de resolución de problemas con GeoGebra para mejorar los aprendizajes de optimización de los estudiantes de ingeniería de una Universidad de Trujillo en el 2023. Con un enfoque cuantitativo, alcance aplicativo y un diseñó cuasiexperimental de corte transversal. La población se conformó por 120 estudiantes de ingeniería de sistemas del II ciclo, se seleccionó una muestra conveniente e intencional de 50, y se dividieron en dos grupos, uno de control y el otro experimental. Como técnica se utilizó la experimentación, prueba y entrevista, y los instrumentos consistieron en pre y post prueba con guía de entrevista, éstas fueron validadas por un juicio de 8 expertos, y se demostró que eran confiable mediante el método de mitades partidas. Se aplicó la prueba normalidad de Shapiro Will, con resultados no normales en las dimensiones, pero en la variable aprendizaje si se orientó a la normalidad, optando por la prueba de diferencia de medias para la inferencia, se obtuvo un p=0,000<0,05; con sustento se rechazaron las hipótesis nulas, aceptando las alternas. Concluyendo que la aplicación de la estrategia resolución de problemas con GeoGebra mejora significativamente los aprendizajes de optimización en estudiantes de Ingeniería. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Aprendizaje (es_PE)
Optimización (es_PE)
Resolución de problemas (es_PE)
Estrategia resolución de problemas con GeoGebra para mejora de aprendizajes de optimización en estudiantes de Ingeniería en Universidad Trujillo 2023 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Escuela de Posgrado (es_PE)
Doctorado en Educación (es_PE)
Doctor en Educación (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor (es_PE)
17903361
19818693
https://orcid.org/0000-0001-8700-1441 (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-1973-7497 (es_PE)
18824557
199018 (es_PE)
Zavaleta Reyna De Ascoy, Maria del Pilar
Mucha Hospinal, Luis Florencio
Merino Salazar, Teresita Del Rosario
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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