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Título: Análisis de correspondencias simple para establecer la relación entre la enseñanza afectiva de los docentes en el aprendizaje significativo de los estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática del año 2019
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Fecha de publicación: 5-mar-2021
Institución: Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP
Resumen: El presente trabajo de investigación tiene como propósito establecer la relación entre la enseñanza afectiva de los docentes y el aprendizaje significativo de los estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática utilizando el análisis de correspondencia simple, priorizando la enseñanza afectiva en tres dimensiones (oportunidad, retroalimentación y consideración) y el proceso de aprendizaje por competencias en conceptual, procedimental y actitudinal. El estudio se enmarca dentro del enfoque cuantitativo de diseño no experimental y de tipo correlacional, la muestra está conformada de 127 estudiantes obtenido mediante el muestreo aleatorio estratificado con afijación proporcional, la población lo conforman 243 estudiantes de la escuela profesional de ingeniería estadística e informática, la técnica para la recolección de datos fue la encuesta y el instrumento el cuestionario, ambos constan de 24 ítems. La técnica estadística utilizada fue el análisis de correspondencia simple y el software el programa Rstudio, como conclusión se indica que, existe una alta relación en las dimensiones afectivas de los docentes en el aprendizaje por competencias de los estudiantes, concluyendo así que la enseñanza afectiva de los docentes tiene una relación alta y estadísticamente significativa con el aprendizaje significativo de los estudiantes de FINESI en el año 2019.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Estadística e Informática
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática
Grado o título: Ingeniero Estadístico e Informático
Jurado: Salas Pilco, Maria Maura; Aleman Gonzales, Leonid; Alvarez Rozas, Teresa Paola
Fecha de registro: 4-mar-2021



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