Abstracto

Un estudio comparativo de las expectativas de rendimiento de los estudiantes de educación superior y sus logros académicos

Fisseha Motuma

Este estudio fue más bien un estudio comparativo cuantitativo. También se utilizó un enfoque cualitativo para analizar los datos. La investigación empleó métodos de muestreo aleatorio estratificado y sistemático para involucrar a 150 estudiantes de segundo año de la carrera de 603 poblaciones de investigación objetivo de KMU en 2020. Se realizaron preguntas de escala de calificación y revisión de documentos para determinar el vínculo entre las expectativas de desempeño universitario anteriores de los estudiantes y sus logros académicos reales. Se emplearon cuestionarios de preguntas cerradas y abiertas como herramienta complementaria para investigar los factores intervinientes.

Los resultados de los datos analizados revelan que el coeficiente de correlación entre las expectativas de rendimiento universitario de los estudiantes y su rendimiento académico real es r = 0,989. Esto implica que los estudiantes con altas expectativas de rendimiento universitario tienen más o menos probabilidades de tener un alto rendimiento que los estudiantes que tenían perspectivas de rendimiento bajas. Las limitaciones periódicas que intervienen entre las expectativas de rendimiento de los estudiantes y sus logros académicos son la falta de tiempo de estudio propio, los hábitos de estudio aleatorios, la asesoría y el seguimiento académico inadecuados, la ausencia de apoyo tutorial, la ansiedad por el logro, los grupos de afiliación etnolingüística y/o religiosa, un mayor sentido del derecho a merecer una calificación aprobatoria (es decir, "C") y la incapacidad de reajustarse a las nuevas demandas académicas. Una de las implicaciones de este hallazgo es que debería haber una oficina delegada oficialmente a cargo de los hábitos de estudio de los estudiantes universitarios y las estrategias de éxito académico.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado