RESUMO
Introducción: La relación entre funciones ejecutivas y habilidades matemáticas ha sido ampliamente estudiada. Sin embargo, no existe consenso respecto de la contribución específica de la memoria de trabajo y la planificación en el desarrollo de competencias matemáticas tempranas. El objetivo de este estudio fue determinar la capacidad predictiva de estos dos dominios ejecutivos sobre las competencias matemáticas de preescolares. Método: Se implementó un diseño no experimental ex post facto, con una muestra de 104 niños/as chilenos/as. La evaluación de sus funciones ejecutivas se realizó con la tarea "inversión de números" de la Batería IV Woodcock-Muñoz para evaluar la memoria de trabajo verbal, la subprueba "Torpo, el topo torpe" del Test de Evaluación Neuropsicológica Infantil (TENI) para evaluar la memoria de trabajo visoespacial y el Test de Laberintos de Porteus para evaluar la planificación. Con el fin de evaluar las habilidades matemáticas se utilizó el Test de Evaluación Matemática Temprana Utrecht (TEMT-U), versión chilena. Se realizaron análisis descriptivos, correlaciones y modelos de regresión múltiple. Resultados: La memoria de trabajo verbal seguida por la memoria de trabajo visoespacial y la planificación fueron los mejores predictores de las competencias matemáticas de los/as niños/as. Conclusiones: Estos resultados sugieren que estas funciones ejecutivas desempeñan un papel clave en el aprendizaje de las matemáticas y aportan información específica a las/os educadoras/es para que puedan planificar sus estrategias de enseñanza en función de las demandas cognitivas que requiere cada habilidad matemática, lo que puede ser una vía potencial para promover mejores logros de aprendizaje en esta importante disciplina.
Introduction: The relationship between executive functions and mathematical skills has been extensively studied. However, there is no consensus regarding the specific contribution of working memory and planning in the development of early mathematical skills. The aim of this study was to determine the predictive capacity of these two executive domains on preschoolers' mathematical skills. Method: A non-experimental ex post facto design was implemented with a sample of 104 Chilean children. The evaluation of their executive functions was performed with the "number inversion" task of the Woodcock-Muñoz IV Battery to assess verbal working memory, the "Clumsy Mole the Clumsy Mole" subtest of the TENI Child Neuropsychological Evaluation Test to assess visuospatial working memory, and the Porteus Maze Test to assess planning. To assess mathematical skills, the Test de Evaluación Matemática Temprana Utretch TEMT-U, Chilean version, was used. Descriptive analyses, correlations and multiple regression models were performed. Results: Verbal working memory followed by visuospatial working memory and planning were the best predictors of children's mathematical skills. Conclusions: These results suggest that these executive functions play a key role in mathematics learning and provide specific information to educators so that they can plan their teaching strategies according to the cognitive demands required by each mathematical skill, which may be a potential way to promote better learning achievements in this important discipline.
RESUMO
Abstract: Mathematics competencies are critical in the development of the individual. There are several variables that can predict poor performance in this competition. These variables may be related to self-learner and teacher who instructs. Objective: Analyse the risk of poor performance depending on several variables: attending early childhood education, learning strategies and strategies used by the teacher uses. Method: No experimental or ex post facto. Data: We used the database PISA 2012 for Spain provided by the Ministry of Education, Culture and Sport. The generated data sample consists of 25,313 young Spaniards of both sexes, aged 15 years, belonging to 902 schools that are distributed throughout the national territory of Spain. Dependent or endogenous variable: Performance in mathematics. Independent or exogenous variables: Different variables were considered: attendance and duration of Early Childhood Education, student learning strategies and teaching strategies. Analysis of data: Binary logistic regression. Results: It shows that the factor that has greater predictive capability of risk of underperformance is attending Early Childhood Education [β = −.595; ρ < .001]. It is the variable that has more predictive capability of risk of all analysed. Discussion: There are variables that increase the risk and others that reduce this risk. It is possible to prevent low performance in Mathematics competencies, for example, we need to pursue a teaching of quality Early Childhood Education knowing their long-term benefits and not only ensure access to it for all children.
Resumen: Las competencias matemáticas son críticas en el desarrollo del individuo. Existen diversas variables que pueden predecir el bajo rendimiento en este tipo de competencias. Dichas variables pueden estar relacionadas con el auto-aprendiz o con el maestro que imparte instrucción. Objetivo: Analizar el riesgo de rendimiento bajo según diferentes variables: educación formal desde edad temprana, estrategias de aprendizaje y estrategias que utiliza el maestro. Método: No experimental o ex post facto. Datos: Se utilizó la base de datos PISA 2012 para España, otorgada por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. La muestra de datos generada consiste en 25313 jóvenes españoles de ambos sexos, de 15 años, pertenecientes a las 902 escuelas distribuidas a lo largo del territorio nacional de España. Variable dependiente: Rendimiento en matemáticas. Variable independiente: Diferentes variables fueron consideradas: asistencia y duración de la educación en edades tempranas, estrategias de aprendizaje del estudiante y estrategias de enseñanza. Análisis de datos: Regresión binaria logística. Resultados: Estos indican que el factor con mayor capacidad predictiva de rendimiento bajo es la educación formal en edades tempranas (B=-.595; p<.001). Es la variable que tiene mayor capacidad predictiva de todas las que se analizaron. Discusión: Existen variables que aumentan el riesgo y otras que lo disminuyen. Es posible prevenir el bajo rendimiento en competencias asociadas a las matemáticas; por ejemplo, se necesita hacer énfasis en la enseñanza de calidad en la educación en edades tempranas sabiendo los beneficios de esto a largo plazo y no solo garantizar el acceso a esta para todos los niños.