Diferencias en las percepciones del alumnado universitario sobre apoyos docentes según metodología, grado de estudios y edad

Abstract

This paper examines the relationships between teaching support, accessibility, and closeness of teachers, support for autonomy, and support for content understanding, through a non-experimental quantitative study, based on a descriptive correlational design. Data were collected from the standardized questionnaire on teaching support, which was administered to 288 university students from three Spanish universities. We conducted a bivariate Pearson correlation between the support variables, finding a positive and significant correlation between them. As a comparison, a Student's t-test was performed for independent samples in terms of age, and mode of studies. As a result of this test, significant differences were found between the groups. However, no significant differences were found according to the modality (bachelor's degree or master's degree). Finally, a single-factor ANOVA was performed for differences according to study methodology (face-to-face or virtual). The results showed significant differences, with the virtual methodology presenting higher scores. Finally, the implications of the findings obtained for higher education are discussed. En este trabajo se analiza las relaciones existentes entre los apoyos docentes: accesibilidad y cercanía del profesorado, apoyo a la autonomía y apoyo a la comprensión del contenido, a través de un estudio cuantitativo no experimental, con un diseño descriptivo correlacional. Se aplicó la Escala sobre apoyos docentes y estrategias de evitación a 288 estudiantes universitarios matriculados en tres universidades españolas. Para el análisis de los datos se ejecutó una correlación bivariada de Pearson entre las variables de apoyo, encontrando una correlación positiva media y significativa entre las relaciones estudiadas. Por otro lado, se realizó una prueba t de Student para muestras independientes, para medir diferencias entre la edad de los encuestados y otra para ver las diferencias entre si estaban matriculados en una titulación de grado o de máster. Los resultados de esta prueba arrojaron diferencias significativas según la edad, pero no según la modalidad. Por último, se realizó un ANOVA de un solo factor para las diferencias según la metodología de estudio (presenciales o virtual). Los resultados arrojaron diferencias significativas, siendo la metodología virtual la que presenta puntuaciones más elevadas. Finalmente, se discuten las implicaciones de los hallazgos obtenidos para la educación superior.

Artificial Intelligence in Higher Education: A Predictive Model for Academic Performance

“…Phan, De Caigny, and Coussement [23] developed a predictive model for a higher education institution in which the results are used by the authorities to make decisions, anticipate, and manage student dropout behaviors. This is why obtaining empirical data serves as a basis for designing effective teaching projects in university education, increasing the results of student performance [24].…”