Los participantes del estudio son por conveniencia, lo que limita la generali zación de los resultados. No obstante, el estudio aporta, con rigor, indicios de las actitudes hacia la matemática, en un contexto contemporáneo en un área de la educación matemática a nivel superior.

El instrumento ha generado un alpha de Cronbach de 0.89 en su versión a priori y 0.90 al finalizar el curso, los cuales son considerados como un valor alto y, por tanto, brindan la fiabilidad necesaria para poder inferir apreciaciones de importan cia en el presente estudio.

La contabilidad global del instrumento está en 0,89 (a priori) y 0,90 (a poste riori), lo que es excelente para su interpretación. Asimismo, los alfa de Cronbach por categoría, tienen unos indicadores adecuados para la interpretación de los re sultados (Tabla 2). Las categorías o actitudes preestablecidas, se pueden interpre tar con tendencia positiva, puesto que tanto las Actitudes hacia las matemáticas, como las Actitudes hacia las matemáticas enseñadas con computadora y la Au toconfianza para trabajar las matemáticas, tienen puntuaciones que están en el rango mayor a 2.50 y menor 4.00.

Tabla 2

Fuente. Elaboracion propia a partir de (Ursini et al., 2019).

Se observa un incremento en las medias aritméticas, en las diferentes catego rías, las que se representan en la Figura 3. Mientras las actitudes hacia las ma temáticas son las que presentan el mayor incremento, seguido de las Actitudes hacia las matemáticas enseñadas con computadora, la autoconfianza para traba jar en matemática, tiene un ligero incremento. Lo anterior, es un indicio que sirve para invitar al profesorado a transformar la labor de la docencia de la matemática, incorporando recursos educativos con tecnologías digitales como media. En ese mismo sentido, se encuentra una correlación significativa al 95%, entre las Actitu des hacia las matemáticas y la Autoconfianza para trabajar las matemáticas, por lo que quizá, influir positivamente en las actitudes hacia las matemáticas, puede derivar en un incremento en la autoconfianza, para el trabajo del contexto propio de la matemática.

Figura 3 Fuente. Elaboración propia

Revisados los supuestos estadísticos para el ACP, en la observación O1, se ob tiene un valor adecuado para la medida del coeficiente Kaiser-Meyer-Olkin, de ade cuación muestral (0.670) y para la prueba de esfericidad de Bartlett (X ² = 1000.780 , ^{gl. = 406} , sig. = 0.000). De las 29 preguntas, 15 se agruparon en cinco componen tes, con las que la varianza explica el 78.0%, las cuales se muestran en la Tabla 3. A partir del conjunto de preguntas que se agrupan en cada componente, se hace la interpretación para aproximarse a su comprensión.

Tabla 3

Alpha de Cronbach Global	Categorías encontradas	Preguntas	Alpha de Cronbach	% Varianza Explicada	Media
	ACP101 Complejidad y	1,3,4,5,6	0,92	34,70	2,13
	gusto de las matemáticas
	ACP102 las tecnologías
	digitales como mediación	16,17,21	0,82	13,80	2,77
	en el aprendizaje de las
	matemáticas
0,86	ACP103 Liderazgo
	y aprendizaje de las matemáticas.	25,29	0,77	10,10	2,56
	ACP104 Trabajo en equipo	7,22,28	0,76	12,70	3,16
	y matemáticas.
	ACP105 autorregulación
	y aprendizaje de las	14,20	0,36	6,70	2,04
	matemáticas

Fuente. Elaboración propia.

ACP101. Complejidad y gusto de las matemáticas. La matemática es un área de conocimiento, que presenta dificultades para su aprendizaje y el estudiantado identifica las complejidades propias que demandan la matemática; no obstante, el escenario de las clases, así como el gusto por la matemática, son la tensión frente a las complejidades que demanda su aprendizaje.

ACP102. Las tecnologías digitales como mediación en el aprendizaje de las matemáticas. Para el estudiantado, utilizar los programas de software de mate mática, contribuye a la aproximación al saber propio de la matemática. Lo anterior, emerge como una posibilidad a tener en cuenta en la didáctica de la matemática y en general, en la educación matemática o matemática educativa.

ACP103. Liderazgo y aprendizaje de las matemáticas. En las actividades propias de la docencia, que implica la interacción del estudiantado del programa de adminis tración, le nace ser líder y argumentar las ideas; aspectos que se evidencian en los intercambios de opinión en las actividades propias del aprendizaje de la matemática.

ACP104. Trabajo en equipo y matemáticas. El estudiantado de administración, disfruta el trabajar en equipo, las actividades relacionadas con la matemática, por que permite discutir las posibles formas de abordar los problemas hipotéticos o reales. Este tipo de visión de trabajo en equipo, se enmarca en las potencialidades del aprendizaje activo y del aprendizaje entre pares lo que, al parecer, contribuye en las actitudes estudiantado hacia las matemáticas.

ACP105 autorregulación y aprendizaje de las matemáticas. En el aprendizaje de las matemáticas y las tecnológicas digitales como mediación, se presenta una interacción intrínseca entre el gusto por hacer las actividades de matemáticas, sin la ayuda del profesor y lo que rodea usar el computador con aplicaciones propias de la matemática; esta interacción hace parte de las actitudes hacia el aprendizaje de la matemática, por lo que quizá, sea necesario analizar las posibles formas en que se organizan las actividades de docencia.

La información registrada en la tabla anterior (Tabla 3), resalta la segunda, ter cera y cuarta categorías emergentes, en las cuales se obtienen valores que indican una aceptación por parte de los estudiantes a dichas categorías, es decir, tienen una inclinación inicial hacia el uso del computador en la matemática, afinidad hacia el trabajo en equipo y perciben en sí mismos cierto Liderazgo académico. Por otro lado, las categorías restantes, asociadas al gusto (ACP101) y a la autorregulación (ACP105), presentan un puntaje que podría catalogarse como neutro, ya que no presentan una inclinación marcada en estas dos categorías. También es necesario mencionar el bajo valor de coeficiente Cronbach, obtenida para la quinta categoría, que socava una plausible interpretación asociada a esta categoría.

Al igual que en la primera etapa, se analizaron los supuestos estadísticos para el ACP en la observación O2, obteniendo un valor adecuado para la medida del coeficiente Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación muestral (^0.650) y para la prueba de esfericidad de Bartlett (X ² = ^798.780 _, ^{gl. = 406} , ^{sig. = 0.000} ). De las 29 preguntas, 21 de ellas se agruparon en cuatro componentes, con las que la varianza explica el 69.9%.

ACP204. Confianza y Facilidad con la Tecnología. Esta categoría evalúa la con fianza y la percepción de facilidad, que los estudiantes tienen al utilizar computa doras en su aprendizaje. Incluye preguntas que miden tanto la ansiedad que los estudiantes pueden sentir al usar la tecnología, como la percepción de la facilidad o dificultad al utilizar computadoras en un entorno educativo.

Las tres primeras categorías expuestas en la Tabla 4, equivalen de forma aproxi mada, con las categorías emergentes a priori, ubicadas en la Tabla 3.

Tabla 4

Fuente. Elaboración propia.

El Alpha de Cronbach global y de cada categoría, evidencian una fiabilidad que sostiene los resultados obtenidos con el instrumento usado en la presente inves tigación.

Todas las categorías, excepto la tercera, exhiben un puntaje asociado a una percepción positiva, resaltando la cuarta categoría relacionada con la Confianza y Facilidad con la Tecnología, lo cual indica que la interacción con el computador, resultó particularmente exitosa (ver Tabla 4). Esto puede deberse a que el manejo del software usado, hojas de cálculo, es conocida para algunos estudiantes, gene rando una inclinación positiva hacia el uso del computador.

A pesar que el número de categorías a priori y a posteriori obtenidas con el méto do de factores es diferente, cinco categorías antes contra cuatro después, un hecho interesante, aunque esperado, es que las categorías a priori y a posteriori, tienen una estructura semejante, permitiendo de una comparación directa entre ellas.

En particular, coinciden las tres primeras categorías emergentes (agrado, gusto de aprendizaje de matemáticas con computadora, Liderazgo) dado que tienen una estructura similar.

Tabla 5

Categoría	Media a priori	Media a posteriori
ACP Complejidad y gusto de las matemáticas	2,13	2,60
ACP las tecnologías digitales como mediación en el aprendizaje de las matemáticas	2,77	2,76
ACP Liderazgo y aprendizaje de las matemáticas.	2,56	2,41

El gusto hacia las matemáticas, es una categoría de importancia capital. Una puntuación aceptable, revela una disposición de aprendizaje que propicia una me jor acogida de las temáticas por parte de los estudiantes y en general, un nivel de satisfacción hacia el estudio de las matemáticas (Castro, 2017). Se puede notar el aumento en el agrado de las matemáticas, lo cual sugiere una incidencia positiva del curso, en la sensación de gusto hacia las matemáticas, aunque es posible que segmentos del curso aplicados a temas propios de la carrera, hayan tenido mayor repercusión en los estudiantes, además, la metodología implementada en la en señanza de algunos temas particulares, pueden ser considerados causas que den explicación al aumento representativo del agrado en los estudiantes.

La importancia de la influencia del uso de la computadora en el aprendizaje de la matemática, ha tenido una recepción positiva por estudiantes y profesores (Drijvers et al., 2024). En la actualidad, la relación entre estudiantes y los medios tecnológicos resulta evidente, por lo tanto, se puede inferir una habilidad técnica aceptable, que daría por sentado que la mayoría de los sujetos en la muestra, tiene la suficiencia para navegar e interactuar con software educativos como Geogebra, GNU Octave y hojas de cálculo. Los softwares mencionados ya son usados con fre cuencia en secundaria y en cursos previos de matemáticas en la universidad, por tanto, esto explicaría el cambio casi nulo en la segunda categoría (las tecnologías digitales como mediación en el aprendizaje de las matemáticas).

Adicionalmente, la categoría emergente asociada al liderazgo, tuvo un compor tamiento de descenso en su puntaje medio, sin embargo, sólo de forma marginal. El liderazgo es una cualidad influenciada por factores personales, sociales y por la interacción con compañeros y profesor (Küçükalioglu Tevfik y Tuluk, 2021; Lopez Alfaro, 2017). Este comportamiento en la media, sugiere la necesidad de realizar actividades que fomenten el desarrollo de esta importante cualidad.

Vale la pena mencionar, que se ha podido identificar una categoría enfocada a la interacción con el computador (ACP204), que ha obtenido una media que refleja una confianza en la manipulación de elementos tecnológicos. Dada la hegemonía tec nológica actual, que ha permeado toda la sociedad, la categoría asociada con esta interacción tiene una aceptación esperada y que se refleja en la media obtenida en esta categoría. Además, este resultado soporta el resultado de la categoría asociada al gusto de aprendizaje de matemáticas con computadora, analizada anteriormente.

Finalmente, se realizará el análisis de las categorías emergentes, teniendo en cuenta el género de los participantes, del cual se desprenden algunos resultados importantes que se presentan a continuación, con la ayuda de las gráficas.

Figura 4:

De la figura se puede observar que, las categorías ACP102, ACP103 y ACP104, se ubican en la región de tendencia positiva y las dos restantes, pueden ser consi deradas neutras. En las mujeres, el comportamiento es muy similar. Sin embargo, las diferencias más relevantes se presentan en la cuarta categoría, en donde se destaca una inclinación claramente positiva por parte de las mujeres, mostrando que, al inicio del curso, la expectativa hacia el trabajo en equipo era significativa en comparación con los hombres, que se podría considerar moderada.

Por otro lado, el comportamiento de los puntajes medios, divididas por género, de las categorías emergentes a posteriori, se pueden ver en la Figura 5.

Figura 5