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				<journal-title>Revista Horizontes Pedagógicos</journal-title>
				<abbrev-journal-title abbrev-type="publisher">Revista Horizontes Pedagógicos</abbrev-journal-title>
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			<issn pub-type="epub">0123-8264</issn>
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				<publisher-name>Universidad Iberoamericana</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="doi">10.33881/0123-8264.hop.26106</article-id>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">00007</article-id>
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					<subject>Artículo Invitado</subject>
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				<article-title>Actitudes hacia las matemáticas con tecnología: Un estudio en educación secundaria</article-title>
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					<trans-title>Attitudes towards mathematics with technology: A study in secondary education</trans-title>
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						<surname>Butto Zarzar</surname>
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						<surname>Leyva Marquez</surname>
						<given-names>Amalia Araceli</given-names>
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						<surname>García Robelo</surname>
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				<label>1. </label>
				<institution content-type="original">Professora Titular C Área Académica Número 4 Tecnologias de la Información y Modelos Alternativos Universidad Pedagógica Nacional, Unidad Ajusco, Cidad de México, México. Formación profesional: Licenciatura en Pedagogia Universidade Federal de Pernambuco UFPE, becaria de perfeccionamiento CNPQ y FACEPE Gobierno Federal de Brasil. Maestría en Psicologia Cognitiva UFPE Brasil, becaria para estudios de maestría por la FACEPE Gobierno Federal de Brasil. Doctora em Ciencias com Especialidad en Matemática Educativa por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN), Ciudad de México, México. ; Universidad Pedagógica Nacional Unidad Ajusco ; Cacahuatales 28, casa 6B Rinconada Granjas Coapa- Santiago Chile] ; https://orcid.org/0000-0001-8913-2832 ; cristianne@upn.mx </institution>
				<email>cristianne@upn.mx</email>
				<institution content-type="normalized">Universidad Pedagógica Nacional</institution> 
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				<label>2. </label>
				<institution content-type="original">Actualmente estudiante del Doctorado en Educación en la UPN y supervisora de secundaria de educación básica pública. He tenido la función de: Subdirectora de Gestión Escolar en Nivel Secundaria (SEP) AÑOS EN LA FUNCIÓN: 2 años Subdirectora de Académica en Nivel Secundaria (SEP) AÑOS EN LA FUNCIÓN: 2 años Profesora de Matemáticas (SEP) AÑOS EN LA FUNCIÓN: 10 años He participado en: VI Encuentro de estudiantes del Doctorado en Educación de la Universidad Pedagógica Nacional. VII Encuentro de estudiantes del Doctorado en Educación de la Universidad Pedagógica Nacional ; SecretarÍa de Educación Pública ; Ciudad de México [México] ; https://orcid.org/0000-0003-3365-2358 ; ara_matematik@hotmail.com </institution>
				<email>ara_matematik@hotmail.com</email>
				<institution content-type="normalized">Universidad Pedagógica Nacional</institution> 
				<country country="MX">México</country>
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				<label>3. </label>
				<institution content-type="original">Doctor en Psicología Educativa y del Desarrollo, realizo su Maestría en Psicología Escolar y la Licenciatura en Psicología, en la Universidad Nacional Autónoma de México. Realizo una estancia posdoctoral en el Posgrado de Pedagogía por la UNAM. Estancia en la Universidad de Barcelona. Diplomado en TIC para la docencia y más cursos de actualización por la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH). Actualmente, es Profesor Investigador Tipo B, de Tiempo Completo en el Instituto de Ciencias Sociales y Humanidades de la UAEH, en el área de Ciencias de la Educación. ; Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo ; Ebano 200, Pachuca de Soto, Hidalgo [México. CP] ; https://orcid.org/0000-0002-2097-8300 ; droctavianogarcia@gmail.com </institution>
				<email>droctavianogarcia@gmail.com</email>
				<institution content-type="normalized">Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo></institution> 
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			<pub-date pub-type="epub">
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				<year>2024</year>
			</pub-date>
			<volume>26</volume>
			<issue>1</issue>
			<fpage>51</fpage>
			<lpage>61</lpage>
			<history>
				<date date-type="received">
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				<date date-type="accepted">
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				<license license-type="open-access" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/" xml:lang="es">
					<license-p>Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons</license-p>
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			<abstract>
				<title>Resumen</title>
				<p>Se reporta el presente estudio, cuyo objeto fue conocer las actitudes hacia las matemáticas per se y las actitudes hacia las matemáticas con el uso de la tecnología. La metodología empleada fue de corte mixto, con diseño de triangulación concurrente (Ditriac). Participaron 130 estudiantes de primer grado y una profesora de Matemáticas de una escuela secundaria pública de la Ciudad de México. Se aplicó a los estudiantes la escala de actitudes hacia las matemáticas y las matemáticas enseñadas por computadora (AMMEC) en un formulario de Google forms, mientras que a la profesora se le aplicó una entrevista semiestructurada mediante la plataforma Zoom. Los resultados de la escala AMMEC mostraron correlaciones lineales estadísticamente significativas. En relación con las tendencias actitudinales de la subescala Actitud hacia las Matemáticas, se encontró una tendencia de actitud a positiva, mientras que para las subescalas Actitudes hacia las Matemáticas con Computadora y Autoconfianza para Trabajar las Matemáticas, los resultados mostraron una actitud neutra. Finalmente, en la triangulación concurrente (Ditriac) de los resultados de la escala AMMEC aplicada a los estudiantes y la entrevista semiestructurada hecha al profesor, los hallazgos revelan una relación de correspondencia significativa entre las actitudes positivas de los estudiantes hacia las matemáticas con el uso de la tecnología; y el conocimiento que la profesora tiene sobre el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC).</p>
			</abstract>
			<trans-abstract xml:lang="en">
				<title>Abstract</title>
				<p>A study whose objective was to know the attitudes toward mathematics per se and the attitudes towards mathematics with the use of technology is reported. The methodology used was of mixed cut with concurrent triangulation design (Ditriac in spanish). 130 first grade students and a Mathematics teacher from a public junior high school in Mexico City participated. The attitudes towards mathematics and computer-taught mathematics (AMMEC in spanish) scale was applied to students in a Google forms form, while and a semi-structured interview through Zoom platform was applied to the teacher. The results of the AMMEC scale showed statistically significant linear correlations. On the attitudinal tendencies of the subscale Attitude Towards Mathematics, a positive attitude tendency was found, while on Attitudes Towards Mathematics With Computer and Self-confidence to Work Mathematics subscales, the results showed a neutral attitude in the students. Finally, in the concurrent triangulation (Ditriac) of the results of the AMMEC scale and the semi-structured interview, the findings reveal a correspondence relationship between the students’ positive attitudes towards mathematics with the use of technology and the teacher’s knowledge on Information and Communication Technologies (ICT’s) use.</p>
			</trans-abstract>
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				<title><italic>Palabras clave:</italic></title>
				<kwd>Actitudes hacia las matemáticas</kwd>
				<kwd>tecnologías y educación secundaria</kwd>
			</kwd-group>
			<kwd-group xml:lang="en">
				<title><italic>Keywords:</italic></title>
				<kwd>Attitudes towards mathematics</kwd>
				<kwd>technologies and junior high school</kwd>
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		<sec>
			<title>Introducción</title>
			<p>Las matemáticas escolares representan una dificultad para los estudiantes de educación básica, dichos alumnos sienten un rechazo hacia esta asignatura y también presentan diversas dificultades en su aprendizaje. Esas dificultades tienen diversos orígenes, dificultades de tipo conceptual, didáctico, diferencias en el comportamiento de los profesores de matemáticas y también diferencias en las actitudes de los estudiantes hacia las matemáticas. En este contexto, desde hace varios años, investigaciones educativas refieren que las actitudes hacia las matemáticas son importantes en la enseñanza de esta asignatura; por ejemplo, <xref ref-type="bibr" rid="B1">Rosenberg et al., 1960, citados en Álvarez, 1978</xref>, describen que la estructura interna de las actitudes se encuentra relacionada con tres componentes: afectivo, cognitivo, y conductual -modelo tripartita o tridimensional-. El componente afectivo surge de los sentimientos de aceptación o rechazo hacia cierto trabajo o materia, mientras que el componente cognitivo se forma de las creencias del sujeto que tiene acerca del objeto -percepciones, estereotipos, informaciones e ideas-- y el componente conductual siempre se representa como intencional o de tendencia a una emoción o conocimiento. <xref ref-type="bibr" rid="B14">Herrera et al., 2022</xref>, mencionan que la creencia como una disposición actúa como estado interno del sujeto que orienta la aparición de determinados comportamientos en presencia de ciertos estímulos, y no de una ocurrencia mental. Por otro lado, <xref ref-type="bibr" rid="B21">Llinares, 1991, citado en Montanares et al., 2018</xref>, señala que la naturaleza de las creencias son consideradas desde el ámbito de la subjetividad del individuo, a través de las cuales se interpreta y decide sobre lo que sucede a su alrededor; son los conocimientos subjetivos poco elaborados y generados a nivel particular por cada individuo para explicarse y justificar muchas de las decisiones y actuaciones personales y profesionales vividas, pues las creencias no se fundamentan sobre la racionalidad, sino más bien, sobre los sentimientos, las experiencias y la ausencia de conocimientos específicos del tema con el que se relacionan, lo que las hace ser muy consistentes y duraderas por cada individuo.</p>

			<p>Por su parte, <xref ref-type="bibr" rid="B3">Brown, 1977, citado en Cameron et al., 2007</xref>, establece dos tendencias para el estudio de las actitudes: las positivas y las negativas. Las tendencias positivas son aquellas que ayudan a la retención del conocimiento; las negativas indican tendencias que provocan que los estudiantes no aprendan: desinterés, desmotivación, apatía, etc. Como lo expresa <xref ref-type="bibr" rid="B23">Sherman, 1980</xref>, las actitudes son efectos sobre el comportamiento de los individuos ante un trabajo preconductual.</p>

			<p>De  acuerdo  con  <xref ref-type="bibr" rid="B26">Ursini  et  al.,  (2004)</xref>,  una  actitud  es  una  predisposición  aprendida  para  responder  de  manera  consistente,  favorable  o  desfavorable  hacia  un  objeto  y  sus  símbolos,  con  dirección  positiva  o  negativa  e  intensidad  alta  o  baja.  Como  lo  refiere  <xref ref-type="bibr" rid="B20">Martínez-Padrón  (2016)</xref>, la angustia, la tensión o la depresión producidas por el descenso de la autoestima o por la presencia de la desesperanza y el desánimo repercuten en la estructura de las creencias, actitudes, motivaciones y otros factores del dominio afectivo -en este caso, el éxito o el fracaso en matemáticas-.</p>

			<p>Por  ello,  el  estudio  de  las  actitudes  hacia  las  matemáticas  se  ha  consolidado  como  un  campo  de  interés  en  el  ámbito  de  la  investigación educativa. Las actitudes son factor relevante en la conducta de un estudiante hacia las matemáticas. Y aunque el estudio de estas actitudes  no  es  nuevo,  es  un  componente  valioso  en  el  aprendizaje  y  enseñanza de las matemáticas.</p>

			<p>Para <xref ref-type="bibr" rid="B8">Fennema y Sherman, 1976, citado en Boigues et al., 2017</xref> es muy importante el estudio de factores afectivos en los estudiantes para explicar parcialmente las diferencias individuales en el aprendizaje de las matemáticas, pues el aprendizaje de las matemáticas no sólo se tiene que ver afectado por la cantidad de esfuerzo que el estudiante hace para aprender matemáticas; sino también, a la influencia de los cursos que se toman para aprenderlas. Al respecto, expresan la importancia del estudio de las actitudes hacia las matemáticas en estudiantes de secundaria. Por ello, expresan que un número creciente de estudiantes decide no estudiar matemáticas más allá de la escuela secundaria; y que cada día, más estudiantes toman esta decisión; por esto, como tema de interés investigativo, elaboraron e implementaron instrumentos que midieran ciertas variables afectivas relacionadas con el aprendizaje de las matemáticas.</p>

			<p>En este sentido, también <xref ref-type="bibr" rid="B10">Gómez-Chacón, 2016</xref> refiere que una de las vertientes que se ha venido desarrollando en la investigación educativa, es la que estudia las actitudes, las creencias, y todo lo relacionado con las emociones que provocan en los estudiantes la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas. Por ello, <xref ref-type="bibr" rid="B8">Fennema y Sherman, 1976, citado en Boigues et al., 2017</xref>, mencionan que es muy importante, el estudio de los factores afectivos en los estudiantes para explicar parcialmente las diferencias individuales en el aprendizaje de las matemáticas, pues el aprendizaje de las matemáticas no sólo se tiene que ver afectado por la cantidad de esfuerzo que el estudiante hace para aprender matemáticas; sino también, a la influencia de los cursos que se toman para aprenderlas.</p>

			<p>Por ello, expresan que un número creciente de estudiantes, deciden no estudiar matemáticas más allá de la escuela secundaria; y que cada  día,  más  estudiantes  toman  esta  decisión;  por  esto,  como  tema  de interés investigativo, elaboraron e implementaron instrumentos que midieran ciertas variables afectivas relacionadas con el aprendizaje de las matemáticas.</p>

			<p>Instrumentos como escalas de medición de la actitud matemática, algunas desarrolladas como parte del proyecto de subvención de la Fundación Nacional de Ciencias en los años setentas, con el propósito de indagar más, sobre si existían diferencias de género en las actitudes hacia las matemáticas que manifestaban los estudiantes (hombres y mujeres) y, si estas tenían relación con el rendimiento académico, así también como para obtener información sobre las variables relacionadas con la elección de cursos de matemáticas. <xref ref-type="bibr" rid="B10">Gómez-Chacón, 2000</xref> menciona que las experiencias de aprendizaje del alumno con las matemáticas influyen en los estados emocionales que experimenta hacia esta disciplina y que, a su vez, tienen como consecuencia directa que influyan en la capacidad del alumno para aprender matemáticas. Por ello, <xref ref-type="bibr" rid="B27">Sánchez y Ursini, 2010</xref> señalan que las actitudes son consideradas clave en el estudio de las matemáticas, ya que establecen diversos procesos psicológicos -sistema de valores del individuo- que se encuentran relacionados con el rendimiento escolar.</p>

			<p>En este sentido, varias investigaciones sobre actitudes hacia las matemáticas revelan la desconfianza y duda de los estudiantes para estudiarlas, tal como lo refieren <xref ref-type="bibr" rid="B18">Lemus y Ursini, 2016</xref> en el estudio sobre la relación entre las actitudes hacia las matemáticas de estudiantes con la elección de una carrera universitaria; los hallazgos mostraron que la mayoría de los estudiantes tenía una tendencia actitudinal neutra hacia las matemáticas, seguida de una tendencia actitudinal negativa y pocos tenían una tendencia positiva. Al respecto, <xref ref-type="bibr" rid="B22">Santiago y Farfán, 2023</xref> sugieren que la confianza hacia las matemáticas sea una dimensión abordada por los docentes en la clase para el desarrollo de la seguridad del estudiante en su propio conocimiento, el manejo de objetos matemáticos y la capacidad de apropiación de las matemáticas.</p>

			<p>Es  así,  los  estudios  sobre  las  actitudes  hacia  las  matemáticas  permiten  analizar  las  dificultades  que  enfrentan  los  estudiantes  en  el  aprendizaje de la materia, además permiten tener en cuenta las sugerencias  de  los  investigadores  para  mejorar  el  rendimiento  escolar  de  esta  asignatura.  Una  de  las  sugerencias  de  los  estudios  relacionados  con  la  enseñanza  y  aprendizaje  de  las  matemáticas  es  promover  las  actitudes  positivas  hacia  esta  asignatura  con  el  uso  de  la  tecnología;  <xref ref-type="bibr" rid="B24">Marthese  y  Rundgren,  (2018)</xref>  refieren  que  varias  investigaciones,  han  demostrado  que  implementar  actividades  de  aprendizaje  con  el  uso  de  la  tecnología  centradas  en  el  alumno,  pueden  mejorar  el  aprendizaje  de  los  estudiantes;  asimismo  describen  los  entornos  digitales  de  aprendizaje como importantes en el ámbito educativo; por lo que sugieren que el uso de las tecnologías se incluyan en el currículo educativo como una estrategia indispensable de abordaje y apropiación del conocimiento; con la finalidad de que los profesores sean conscientes, de que no solo deben adquirir la habilidad del uso de recursos tecnológicos, sino también, generar las actitudes adecuadas, el conocimiento y ambiente propicio para aplicar estas en el salón de clase como apoyo del aprendizaje de los estudiantes.</p>

			<p>Por su parte, <xref ref-type="bibr" rid="B12">Grisales, (2018)</xref> refiere que el uso de recursos tecnológicos en los procesos de enseñanza y aprendizaje de las matemáticas tiene  como  objetivo  identificar  los  aspectos  teóricos  y  tecnológicos  a  tomar  en  cuenta  para  la  creación  de  software  educativos,  así  como,  de impacto sobre el uso de la tecnología en el ámbito educativo para conocer  los  retos  y  perspectivas  de  su  uso.  Asimismo,  describe  que,  a  nivel  de  formación  matemática  esto  se  puede  observar  como  una  oportunidad para los estudiantes, pues les permitiría la asimilación de temas matemáticos.</p>

			<p>Por esta razón, para <xref ref-type="bibr" rid="B33">Rojano, 2014</xref> las tecnologías son un agente de cambio con gran potencial para transformar las prácticas de enseñanza de las matemáticas: logo, hojas de cálculo, graficadores, sistemas computacionales de álgebra, geometría dinámica y aplicaciones para la enseñanza de temas específicos. También para <xref ref-type="bibr" rid="B28">Vaillant, 2014</xref> el uso de la tecnología es un factor motivante en la enseñanza de las matemáticas, el cual permite al estudiante observar la representación dinámica de los objetos matemáticos. De igual manera, Gómez-Chacón y Marbán, 2019 expresaron que el uso de las tecnologías puede generar en los estudiantes un significado relevante en el aprendizaje de las matemáticas y que, además, su uso involucra componentes afectivos en ellos, como la confianza, el interés y el compromiso.</p>

			<p>El uso de las tecnologías en el aula de matemáticas</p>

			<p>La introducción de la tecnología en la enseñanza de las matemáticas lleva implícita una modificación de la cultura en el comportamiento de los estudiantes en salón de clase (<xref ref-type="bibr" rid="B26">Ursini et al., 2004</xref>), pues como lo refieren los autores en su estudio cuyo propósito era investigar si cambia y cómo cambia el comportamiento de los alumnos y las alumnas en la clase de matemáticas cuando se usa la tecnología como apoyo didáctico, sus resultados en un primer análisis de los datos obtenidos mostraron que la introducción de la tecnología en la clase de matemáticas, implica una modificación de la cultura en el salón de clases que lleva a cambios significativos en el comportamiento de los y las estudiantes. Pues según los profesores, después de tres años en el proyecto, refieren que la gran mayoría de los estudiantes, sin distinción de sexo, tenían una buena capacidad para analizar los problemas que se les planteaban y para interpretar las hojas de trabajo, así mismo, mostraban tener más iniciativa que sus compañeros con menos tiempo en el proyecto eran más dedicados al trabajo, defendían mejor sus ideas y tenían una actitud más creativa al enfrentarse a los problemas que se les planteaban. Por ello, la introducción de la tecnología en la enseñanza de las matemáticas lleva implícita una modificación de la cultura en el comportamiento de los estudiantes en salón de clase (<xref ref-type="bibr" rid="B26">Ursini et al., 2004</xref>).</p>

			<p>En este sentido, <xref ref-type="bibr" rid="B16">Koehler y Mishra, 2008</xref> refieren que, para comprender el efecto de la tecnología en las prácticas y el conocimiento de una determinada disciplina, es fundamental desarrollar herramientas tecnológicas apropiadas para fines educativos, además de capacitar a los profesores para el desarrollo de conocimientos, habilidades y competencias relacionadas con el uso de las tecnologías de la información y la comunicación -en adelante TIC-, es decir, software educativo, que vayan más allá de un conocimiento específico de conceptos. Por lo anterior, <xref ref-type="bibr" rid="B34">Sánchez y Ursini, 2010</xref> consideran que el uso apropiado de las tecnologías en estudiantes de educación básica las vuelve una herramienta cognitiva de motivación para provocar cambios positivos en las actitudes de los estudiantes en actividades relacionadas con las matemáticas.</p>

			<p>En este contexto, <xref ref-type="bibr" rid="B33">Rojano, 2014</xref> distingue dos tendencias para el uso de las tecnologías en la enseñanza de las matemáticas; la primera se refiere al uso de la tecnología ajustada al currículo; la segunda refiere del uso de la tecnología como un medio de cambio. La autora expresa, que la tecnología no sólo puede cambiar la forma de enseñar y aprender matemáticas, sino, además puede trastocar los contenidos del currículo mismo. Respecto a la primera tendencia, destaca los programas de geometría dinámica (GD), como Cabri-Géometre y Geometer Sketchpad, desarrollados entre las décadas de 1980 y 1990, para apoyar la enseñanza de la geometría euclidiana en distintos niveles escolares en México; y respecto a la segunda tendencia, sugiere el programa Logo, pues este, constituye un ejemplo de que la tecnología no sólo puede cambiar la forma de enseñar y aprender matemáticas, sino de trastocar los contenidos del currículo para ser un medio para transformar la matemática escolar.</p>

			<p>Esto lo comprueban <xref ref-type="bibr" rid="B6">Cenich et al., 2017</xref>, en un estudio sobre los usos educativos de las TIC y las culturas de enseñanza con docentes de nivel secundaria: al explorar el fenómeno educativo emergente a partir de la integración de las TIC en las prácticas educativas, encontraron que para los docentes el uso de la tecnología constituye un instrumento mediador tanto de la actividad mental constructiva de los alumnos como de los procesos de enseñanza. En este sentido, <xref ref-type="bibr" rid="B24">Spiteri y Rundgren, 2018</xref> refieren que la capacidad y habilidades de los profesores para usar, planificar e implementar actividades de aprendizaje con el uso de la tecnología centradas en el alumno influyen potencialmente en la mejora de ese aprendizaje en los estudiantes.</p>

			<p>Sin embargo, <xref ref-type="bibr" rid="B12">Grisales, 2018</xref>, en un estudio sobre el uso de recursos tecnológicos en los procesos de enseñanza y aprendizaje de las matemáticas, cuyo propósito fue identificar los aspectos teóricos y tecnológicos a tomar en cuenta para la creación de software educativos, encontró que la utilidad de la tecnología en el aula no es activa, ya que su uso es mínimo a consecuencia del desconocimiento de software útil para la enseñanza de las matemáticas de la falta de recursos y software de matemáticas. Al respecto, <xref ref-type="bibr" rid="B35">Padilla y Carmona, 2020</xref> en un estudio sobre el uso y formación de profesores de matemáticas en las TIC, encontraron que los profesores tienen una visión lejana de lo que significa utilizarlas en la educación, por lo que señalan que las tecnologías por sí solas no mejoran el aprendizaje de las matemáticas, sino que también se debe tener en cuenta el nivel de capacitación y competencias de los profesores para el desarrollo de habilidades tecnológicas en el aula de matemáticas. Por esto, <xref ref-type="bibr" rid="B9">García et al., 2021</xref> señalan que el uso adecuado de software para la enseñanza de las matemáticas aporta beneficios más allá de la esfera cognitiva, ya que también favorece el desarrollo de relaciones afectivas entre quienes lo usan. En este sentido, los autores señalan que el uso correcto de software para la enseñanza de esta asignatura posibilita a los estudiantes alcanzar niveles adecuados de flexibilidad de pensamiento y de estrategias para resolver problemas matemáticos.</p>

			<p>Por ello, el objetivo del presente estudio es conocer las actitudes hacia las matemáticas con el uso de las tecnologías de estudiantes de nivel secundaria y de una profesora de matemáticas. Para tal propósito, se aplicó la escala de actitudes hacia las matemáticas y las matemáticas enseñadas con computadora (AMMEC), elaborada por <xref ref-type="bibr" rid="B8">Fennema y Sherman, 1976</xref>, validada por <xref ref-type="bibr" rid="B26">Ursini et al., 2004</xref> con población estudiantil mexicana y basada en el modelo tripartito de <xref ref-type="bibr" rid="B36">Rosenberg et al., 1960</xref>, en la escala AMMEC (Actitudes hacia las Matemáticas y las Matemáticas Enseñadas con Computadora, <xref ref-type="bibr" rid="B26">Ursini et al., 2004</xref>), las actitudes hacia las matemáticas son consideradas bajo un modelo tripartita o tridimensional. Ese modelo fue propuesto por <xref ref-type="bibr" rid="B36">Rosenberg y Hovland, 1960</xref> y considera que las actitudes son formadas a partir de tres componentes: el afectivo, cognitivo y conductual. A pesar de que ese modelo fue muy utilizado en varias investigaciones, han surgido otros modelos como: los modelos unidimensional, bidimensional y tridimensional; estos modelos consideran varios aspectos del comportamiento humano y sus diversos componentes. Se aplicó también una entrevista semiestructurada y las siguientes hipótesis de trabajo:</p>

			<p>H1  Existe  una  relación  estadísticamente  significativa  entre  los  reactivos de la subescala Actitud hacia las Matemáticas.</p>

			<p>H2  Existe  una  relación  estadísticamente  significativa  entre  los  reactivos  de  la  subescala  Actitud  hacia  las  Matemáticas  y  los  de  la  subescala  Actitud  hacia  las  Matemáticas  Enseñadas  con  Computadora.</p>

			<p>H3   Existe   una   relación   estadísticamente   significativa   entre  los  reactivos  de  la  subescala  Actitud  hacia  las  Matemáticas  y  los  reactivos  de  la  subescala  Autoconfianza  para  Trabajar  las  Matemáticas.</p>

			<p>H4 Existen tendencias actitudinales positivas, neutras o negativas en  los  estudiantes  de  secundaria  hacia  las  matemáticas  con  el  uso de las tecnologías.</p>

			<p>H5   Existen   actitudes   positivas   hacia   la   enseñanza   de   las   matemáticas con el uso de la tecnología de una profesora.</p>

			<p>H6  Existe  triangulación  concurrente  entre  los  resultados  de  la  escala AMMEC y la entrevista semiestructurada.</p>
		</sec>
		<sec>
			<title>Metodología</title>
			<p>Para  el  estudio  se  utilizó  una  metodología  mixta  con  diseño  de  triangulación  concurrente  -Ditriac-.  De  acuerdo  con  <xref ref-type="bibr" rid="B13">(Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018)</xref>, el método mixto es la integración sistemática de los métodos cuantitativo y cualitativo en un solo estudio con el fin de obtener una “fotografía” completa del fenómeno, en la cual las aproximaciones cuantitativa y cualitativa conserven sus estructuras y procedimientos, y el diseño de triangulación concurrente -Ditriac) - consiste en el análisis de datos cuantitativos y cualitativos sobre el problema de investigación.</p>

			<sec>
				<title>Muestra</title>
				<p>Participaron  en  el  estudio  130  estudiantes  de  primer  grado  de  secundaria,  con  edades  de  entre  los  11  y  13  años,  y  una  profesora  de  la  asignatura  de  Matemáticas  de  una  escuela  pública.  La  escuela  se  encuentra  ubicada  en  la  alcaldía  Iztapalapa  de  la  Ciudad  de  México.  Según  el  Instituto  Nacional  de  Estadística  y  Geografía  <xref ref-type="bibr" rid="B15">(Inegi,  2016)</xref>,  la  escuela  se  encuentra  clasificada  como  un  centro  educativo  de  alta  marginación. La mayoría de los estudiantes cuenta con padres comerciantes  y  sólo  algunos  estudiantes  tienen  padres  con  un  nivel  escolar  de licenciatura. La profesora tiene 25 años de experiencia docente, una licenciatura  en  Matemáticas  y  algunos  cursos  de  actualización  en  docencia matemática.</p>
			</sec>
			<sec>
				<title>Descripción de los instrumentos</title>
				<p>Escala de actitudes hacia las matemáticas y las matemáticas enseñadas por computadora (AMMEC)</p>

				<p>La escala AMMEC, es una escala de tipo Likert con 5 puntos, tres subescalas y un total de 29 afirmaciones:</p>

				<p>a) Subescala 1-AM -Actitudes hacia las Matemáticas-. Consta de 11 enunciados cuyo propósito es conocer lo que los alumnos piensan y sienten acerca de las matemáticas y la clase de matemáticas.  Para  fines  del  estudio,  sólo  te  tomaron  las  10  primeras afirmaciones de la subescala 1</p>
				
				<p>b) Subescala 2-AMC -Actitudes hacia las Matemáticas Enseñadas por Computadora-. Consta de 11 enunciados que indagan lo que los alumnos piensan y sienten sobre el aprendizaje de las matemáticas cuando se usa la computadora como apoyo.</p>

				<p>c) Subescala 3-ACM (Autoconfianza para Trabajar las Matemáticas). Consta de siete enunciados que se enfocan en indagar lo que  los  alumnos  piensan  sobre  sí  mismos  como  aprendices  y resolutores de tareas matemáticas. Cabe mencionar que la escala  AMMEC  se  encuentra  estructurada  por  afirmaciones  en sentido positivo y afirmaciones en sentido negativo.</p>

				<p>La escala AMMEC (Actitudes hacia las Matemáticas y las Matemáticas  Enseñadas  con  Computadora),  fue  validada  por  <xref ref-type="bibr" rid="B26">Ursini,  Sanchez,  Orendain y Butto (2004, 2009)</xref>; fue diseñada con el propósito de contar con un instrumento que midiera las actitudes hacia las matemáticas y las matemáticas enseñadas con el apoyo de la tecnología, de alumnos de secundaria. Aquí la tecnología es concebida como una herramienta para el aprendizaje; sin embargo, se puede aplicar en distintos contextos  y  con  personas  de  distintas  edades.  Su  grado  de  confiabilidad  es  bastante alto (alfa de Cronbach = 0 .79) y ha sido ampliamente utilizada con jóvenes mexicanos.</p>
			</sec>
			<sec>
				<title>Entrevista semiestructurada</title>
				<p>La  entrevista  es  una  técnica  de  recolección  de  datos  a  partir  del  diálogo entre dos o más personas. En las investigaciones sobre las actitudes, se tiende a usar la entrevista semiestructurada (lista de preguntas  clasificadas  por  categorías  con  cierta  flexibilidad  <xref ref-type="bibr" rid="B27">(Ursini  y  Sánchez,  2019)</xref>.  Por  lo  anterior,  la  entrevista  semiestructurada  utilizada  en  la  presente investigación y de autoría propia, fue diseñada con base en la escala AMMEC y estructurada con 43 preguntas clasificadas en siete categorías: datos generales, perfil profesional, planes y programas de estudio, actitudes hacia el aprendizaje y enseñanza de las matemáticas, acceso a las Tecnologías de la Información y la Comunicación -TIC-, uso de las TIC y apropiación de las TIC en el aprendizaje de las matemáticas.</p>
			</sec>
			<sec>
				<title>Procedimiento</title>
				<p>El procedimiento para la aplicación de los instrumentos utilizados en el estudio -la escala AMMEC y la entrevista semiestructurada- se llevó  a  cabo  por  medios  tecnológicos,  debido  a  que  los  alumnos  tenían  clases en línea en el momento de la investigación -confinamiento derivado de la enfermedad por coronavirus SARS-Cov-2-. La escala AMMEC, fue enviada por correo electrónico a los alumnos de una escuela secundaria con un formato de Google forms; la entrevista semiestructurada a la profesora de matemáticas que impartía esta asignatura a los participantes del estudio se llevó a cabo en la plataforma Zoom.</p>
			</sec>
		</sec>
		<sec>
			<title>Resultados</title>
			<p>Se presenta el grado de confiabilidad de la escala AMMEC, seguido del procesamiento de datos para obtener las correlaciones entre cada una de las variables de las subescalas; después, se expone la tendencia actitudinal del grupo de estudiantes con el promedio de cada una de las subescalas y de la escala en general; se continua con el análisis de la  entrevista  semiestructurada,  en  el  cual  se  presenta  la  densidad  de  ideas expresadas por la profesora entrevistada, para finalmente exhibir la vinculación de las ideas expresadas por la profesora con cada una de las categorías de la entrevista.</p>
			<sec>
				<title>Resultados de la escala AMMEC</title>
				<p>Primero se expresa el grado de confiabilidad de la escala AMMEC, seguido del análisis estadístico de las correlaciones -Rho de Spearman- entre las afirmaciones contenidas en la subescala 1 y entre la subescala 1, 2 y 3; finalmente, se enuncia el promedio general de la escala.Grado de confiabilidad de la escala AMMEC</p>

				<p>El  grado  de  confiabilidad  se  elaboró  con  el  software  estadístico  SPSS. El valor obtenido para el alfa de Cronbach fue de 0.78, lo que significó  que  la  escala  AMMEC  aplicada  tiene  un  alto  grado  de  confiabilidad. <xref ref-type="fig" rid="t1">Tabla 1</xref></p>

				<p><fig id="t1">
					<label>Tabla 1. Estadística de fiabilidad de la escala AMMEC.</label>
					<graphic xlink:href="0123-8264-hop-26-01-6-gf1.jpg"/>
					<attrib>Estadística de fiabilidad de la escala AMMEC</attrib>
				</fig></p>

				<p>De  acuerdo  con  el  análisis  estadístico,  la  tabla  I  muestra  que  la  escala  AMMEC  es  un  instrumento  confiable  al  considerar  la  totalidad  de sus reactivos; sin embargo, al evaluar la confiablidad por separado, el alfa de Cronbach de las subescalas tiende a variar: la primera subescala  incrementa  ligeramente  su  confiabilidad,  la  segunda  la  disminuye  ligeramente,  pero  la  tercera  disminuye  en  mayor  proporción.  Cabe  mencionar  que,  en  un  resultado  de  análisis  exploratorio,  al  extraer  el  reactivo 25, Si un problema no sale a la primera, le busco hasta resolverlo, y hacer el análisis con los reactivos restantes, la confiabilidad se incrementa a 0.81; con eso se estabiliza la escala AMMEC como un instrumento altamente confiable.</p>
			</sec>
			<sec>
				<title>Correlaciones entre subescalas</title>
				<p>Para   obtener   las   correlaciones   entre   las   variables   continuas   (subescalas),  se  calculó  el  coeficiente  de  correlación  con  el  propósito  de indagar qué tan asociadas se encuentran las variables entre sí. Para <xref ref-type="bibr" rid="B19">(Martínez  et  al.,  2009)</xref>,  el  coeficiente  de  correlación  mide  el  grado  de  asociación entre dos cantidades, pero no el nivel de concordancia. Para ello, a afirmaciones que aluden a una actitud positiva (1, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 13, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28 y 29) se les asignó valores numéricos de respuesta: NO (1), POCO (2), INDECISO (3), SÍ (4) y MUCHO (5); mientras que a afirmaciones que aluden a una actitud negativa (2, 3, 10, 12, 14, 15 y 23) se les se les asignó los valores numéricos NO (5), POCO (4), INDECISO (3), SÍ (2) y MUCHO (1).</p>

				<p>Correlaciones  entres  las  variables  de  las  subescalas  de  la  escala  AMMEC</p>

				<p>Las  correlaciones  entre  las  subescalas  tuvieron  el  propósito  de  hacer  un  análisis  entre  las  afirmaciones  de  la  subescala  1-AM  (Actitudes hacia las Matemáticas); posteriormente, entre la subescala 1-AM, la 2-AMC (Actitudes hacia las Matemáticas Enseñadas por Computadora) y  la  3-ACM  (Autoconfianza  para  Trabajar  las  Matemáticas);  para  obtener el grado de relación entre éstas y confirmar cuales variables están relacionadas con la actitud hacia las matemáticas, la actitud hacia las matemáticas  con  el  uso  de  la  computadora,  y  la  autoconfianza  para  trabajar las matemáticas. </p>

				<p><fig id="t2">
					<label>Tabla 2. Correlaciones Spearman entre los reactivos de la subescala Actitud hacia las Matemáticas.</label>
					<graphic xlink:href="0123-8264-hop-26-01-6-gf2.jpg"/>
					<attrib>**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas). (N=130)  *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas). (N=130) •V1=Me gusta la clase de matemáticas •V2=La clase de matemáticas es aburrida•V3=Las matemáticas son difíciles •V4=Matemáticas es la materia que me gusta más •V5=Las matemáticas son divertidas•V6=Me gustan las matemáticas •V7=Es importante aprender matemáticas •V8=Me gustaría utilizar las matemáticas cuando ingrese a trabajar •V9=Me gusta aprender matemáticas con el uso de la computadora•V10=Tengo dificultad para entender lo que me pide el profesor en las actividades de matemáticas</attrib>
				</fig></p>

				<p>La <xref ref-type="fig" rid="t2">Tabla 2</xref> muestra las relaciones lineales estadísticamente significativas, altas y directamente proporcionales entre la variable Me gustan las matemáticas y las variables Me gusta la clase de matemáticas, Matemáticas  es  la  materia  que  me  gusta  más  y  Las  matemáticas  son  divertidas. Asimismo, se observan siete relaciones lineales estadísticamente significativas, moderadas y directamente proporcionales, de las cuales cuatro son entre la variable Me gusta la clase de matemáticas y las  variables:  La  clase  de  matemáticas  es  aburrida,  Matemáticas  es  la  materia  que  me  gusta  más,  Las  matemáticas  son  divertidas  y  Es  importante  aprender  matemáticas.  Asimismo,  se  observa  la  relación  en  tres variables más: la variable Las matemáticas son difíciles y la variable Tengo dificultad para entender lo que me pide el profesor en las actividades  de  matemáticas;  la  variable  Matemáticas  es  la  materia  que  me  gusta más y la variable Las matemáticas son divertidas; y, finalmente, la variable Me gustan las matemáticas con la variable Me gustaría utilizar las matemáticas cuando ingrese a trabajar.</p>

				<p><fig id="t3">
					<label>Tabla 3. Correlación Spearman entre reactivos de las subescalas Actitudes hacia las Matemáticas y Actitudes hacia las Matemáticas Enseñadas con Computadora.</label>
					<graphic xlink:href="0123-8264-hop-26-01-6-gf3.jpg"/>
					<attrib>**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas). (N=130)  *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas). (N=130) •V11=Prefiero las clases de matemáticas sin computadora •V12=Me gusta utilizar la computadora •V13=En la clase de matemáticas prefiero que un compañero maneje la computadora •V14=Me pongo nervioso al usar la computadora •V15=Me gustaría ir más seguido al laboratorio de computo •V16=Aprendería más matemáticas si pudiera usar más la computadora •V17=Me gustan más las matemáticas cuando el maestro explica y pone ejemplos •V18=Es fácil usar la computadora en la sala de computación •V19=Me gusta resolver las actividades de matemáticas sin ayuda del maestro •V20=Si fuera profesor de matemáticas enseñaría con computadora•V21=Comento las actividades de matemáticas con mis compañeros</attrib>
				</fig></p>

				<p>La <xref ref-type="fig" rid="t3">Tabla 3</xref> muestra una relación lineal estadísticamente significa-tiva alta y directamente proporcional entre la variable Me gusta apren-der  matemáticas  con  el  uso  de  la  computadora  y  la  variable  Me  gus-ta  utilizar  la  computadora.  Asimismo,  se  muestran  relaciones  lineales  estadísticamente significativas, moderadas y directamente proporcio-nales  de  la  variable  Me  gusta  aprender  matemáticas  con  el  uso  de  la  computadora  con  las  variables  Me  gusta  utilizar  la  computadora,  Me  gustaría ir más seguido al laboratorio de cómputo y Si fuera profesor de matemáticas enseñaría con computadora.</p>

				<p><fig id="t4">
					<label>Tabla 4. Correlación Spearman entre reactivos de las subescalas Actitudes hacia las Matemáticas y Actitudes hacia las Matemáticas Enseñadas con Computadora.</label>
					<graphic xlink:href="0123-8264-hop-26-01-6-gf4.jpg"/>
					<attrib>**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas). (N=130)  *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas). (N=130) •V22=La clase en el salón de computo es aburrida •V23=Me  gusta  proponer  la  solución  a  problemas  matemáticos  antes  que  mis  demás compañeros•V24=Me gusta ser el líder cuando formamos equipos en la clase de matemáticas •V25=Si un problema matemático no me sale a la primera, busco la solución hasta resolverlo •V26=Me gusta resolver problemas de matemáticas algo difíciles •V27=Me gusta cuando en equipo mis compañeros y yo discutimos cómo resolver un problema de matemáticas •V28=Cuando trabajo en equipo en la clase de matemáticas defiendo mis ideas</attrib>
				</fig></p>

				<p>En la <xref ref-type="fig" rid="t4">Tabla 4</xref> se muestra una relación lineal estadísticamente significativa, moderada y directamente proporcional entre la variable Me gusta  resolver  problemas  de  matemáticas  algo  difíciles  y  las  variables  Matemáticas es la materia que me gusta más, Las matemáticas son divertidas  y  Me  gustan  las  matemáticas.  Ahora  bien,  con  respecto  a  los  resultados de correlación Spearman entre las variables de las subescalas 2 y 3, no se reportan, ya que las correlaciones resultaron bajas. Sólo destacamos la relación directamente proporcional, casi moderada, entre la variable Me gustan las matemáticas cuando el maestro explica y pone ejemplos y la variable Me gusta resolver problemas de matemáticas algo difíciles (rs=.370, p &lt; 0.05).</p>

				<p>Tendencias  actitudinales  de  los  estudiantes  (promedio  de  las  subescalas y de la escala AMMEC)</p>

				<p>El propósito de calcular el promedio de los resultados de la escala AMMEC fue observar las siguientes características: a) tendencia actitudinal del grupo de estudiantes en cada una de las subescalas y b) promedio del grupo de estudiantes en la escala AMMEC.</p>

				<p>Para ello se utilizó la clasificación propuesta por <xref ref-type="bibr" rid="B27">(Ursini y Sánchez, 2019)</xref>, la cual sugiere que la puntuación obtenida en los ítems cercanos o iguales a 5, indique una actitud con tendencia positiva, una puntuación cercana o igual a 3, indique una actitud neutra y una puntuación cercana o igual a 1, sea una actitud con tendencia a negativa. <xref ref-type="fig" rid="t5">Tabla 5</xref></p>

				<p><fig id="t5">
					<label>Tabla 5. Intervalos de puntuación en relación con las actitudes positivas, negativas, con tendencia a positiva, con tendencia a negativa y actitud neutra.</label>
					<graphic xlink:href="0123-8264-hop-26-01-6-gf5.jpg"/>
					<attrib>Fuente: Ursini y Sánchez (2019)</attrib>
				</fig></p>

				<p>a) Tendencia actitudinal de los estudiantes en cada una de las subescalas</p>

				<p>Tendencia actitudinal de los estudiantes de la subescala 1-AM</p>

				<p>Se calculó el promedio del grupo de estudiantes al contestar 10 de los 11 ítems de la subescala. Se obtuvo un valor de 3.5, lo que significa que la tendencia actitudinal se encuentra en un intervalo de 3.5 a 4.5, por lo que se revela en los estudiantes una actitud de tendencia a positiva hacia las matemáticas.</p>

				<p>Tendencia actitudinal de los estudiantes de la subescala 2-AMC</p>

				<p>Se calculó el promedio del grupo de estudiantes al contestar los 11 ítems de la subescala. Se obtuvo un valor de 3.0, lo que manifiesta un intervalo de 2.5 a 3.5 y muestra una actitud neutra hacia las matemáticas con el uso de la computadora de los estudiantes.</p>

				<p>Tendencia actitudinal de los estudiantes de la subescala 3-ACM</p>

				<p>Se  calculó  el  promedio  del  grupo  al  contestar  los  7  ítems  de  la  subescala. Se obtuvo un valor de 2.6, lo que manifiesta un intervalo de (2.5 a 3.5) y muestra una actitud neutra de autoconfianza para trabajar las matemáticas de los estudiantes.</p>

				<p>b) Promedio del grupo de estudiantes en la escala AMMEC</p>

				<p>Para  obtener  el  promedio  general  de  la  escala  AMMEC  se  sumaron los resultados de cada uno de los estudiantes en los 29 ítems para, posteriormente, dividirlo entre el número total de puntajes registrados. El promedio obtenido fue de 3.1, el cual corresponde a un intervalo de 2.5 a 3.5 y representa una actitud neutra de los estudiantes -indecisión hacia  las  matemáticas,  hacia  las  matemáticas  con  computadora  y  de  autoconfianza para trabajar las matemáticas-.</p>

				<p>Resultados de la entrevista semiestructurada</p>

				<p>La entrevista aplicada a la profesora de matemáticas los estudiantes  que  contestaron  la  escala  AMMEC  indagó  aspectos  relacionados  con las actitudes hacia las matemáticas y las matemáticas enseñadas con el uso de la tecnología. La entrevista se grabó y transcribió en un procesador de texto y se guardó en formato .docx. El análisis de la entrevista se llevó a cabo con el programa ATL A S .t i, (Varguillas, 2006), un software de apoyo en la organización, análisis e interpretación de información de datos cualitativos.</p>

				<p>Densidad de ideas expresadas por categoría</p>

				<p>Para  este  análisis,  se  asignaron  los  códigos  correspondientes  a  las siete categorías de la entrevista semiestructurada para generar un administrador de códigos que permitiera clasificar por categoría -códigos-- la densidad de las ideas expresadas por la profesora entrevistada.</p>

				<p><fig id="f1">
					<label>Figura 1. Densidad por categoría de las ideas más importantes, expresadas por la profesora entrevistada.</label>
					<graphic xlink:href="0123-8264-hop-26-01-6-gf6.jpg"/>
					<attrib>La imagen corresponde a una captura de pantalla tomada del análisis estadístico de la entrevista  semiestructurada elaborado con el programa ATL A S . ti</attrib>
				</fig></p>

				<p>La <xref ref-type="fig" rid="f1">Figura 1</xref> muestra la densidad de ideas expresadas en cada una de  las  categorías  de  la  entrevista.  Se  observa  que  el  nivel  de  conocimiento de la profesora del contenido matemático y del uso de las tecnologías establecidas en el plan y programas de estudio de matemáticas para educación secundaria es bueno, pues se expresa con fluidez en  las  preguntas  en  este  sentido.  Sin  embargo,  no  se  revela  lo  mismo  cuando  se  le  pregunta  sobre  las  actitudes  hacia  las  matemáticas  con  el  uso  de  las  tecnologías;  muestra  dudas  al  hablar  de  la  utilidad  tecnológica  en  la  enseñanza  y  aprendizaje  de  las  matemáticas.  La  figura  I muestra que el acceso a las tecnologías en la escuela donde imparte sus clases es limitado, lo que ella considera un obstáculo para la apropiación de los conocimientos tecnológicos en la enseñanza de las matemáticas.  Finalmente,  la  profesora  opina  que  le  agradaría  conocer  y  aprender a usar recursos tecnológicos para la enseñanza su asignatura. A continuación, se presenta un fragmento de la respuesta a la pregunta “¿Para  usted  el  uso  de  las  TIC,  es  importante  en  su  enseñanza?”,  que  corresponde a la Categoría: Actitudes hacia las matemáticas con el uso de las tecnologías; de la entrevista semiestructurada.</p>

				<p>Profesora: El uso de las tecnologías, sí es importante, tal vez no es tan  fundamental,  nosotros  antes,  algunos  años  atrás,  todavía  y    en  lo  personal,  estaba  enseñando  sin  utilizarlas,  porque  yo  quiero  que  mis  estudiantes sean hábiles en los cálculos mentales... Sé que son herramientas informáticas necesarias hoy en día para poder aprender, poder estar  actualizado  en  los  conocimientos;  claro  que  sí  son  necesarias  y  muy  útiles  para  el  aprendizaje...  Gracias  a  esta  pandemia  me  vi  en  la  necesidad  de  aprender  parte  de  las  TIC,  para  poder  enseñar  porque  yo  desconocía  muchas  cosas  y  este  encierro  me  ha  obligado  a  tener  que aprender para poder enseñar. Por eso, ahora me doy cuenta que la interacción del aprendizaje de los estudiantes con las tecnologías es muy importante... les encanta e interesa a los chicos..., pienso que, si regresamos  a  clases  presenciales,  sí  me  gustaría  aprender  a  enseñar  matemáticas por medio de las tecnologías.</p>

				<p>Red  semántica  con  las  categorías  de  la  entrevista  semiestructurada</p>

				<p><xref ref-type="bibr" rid="B32">Verd  (2005)</xref>,  define  una  red  semántica  como  la  representación  gráfica con forma de nodos y arcos interconectados -en forma de red-, direccionales, bidireccionales o no direccionales, que representan conceptos  ligados  y  preposiciones  que  tienen  la  función  de  encontrar  las  relaciones entre ellos.</p>

				<p><fig id="f2">
					<label>Figura 2. Red semántica: nodos entre las categorías y los códigos de la entrevista semiestructurada.</label>
					<graphic xlink:href="0123-8264-hop-26-01-6-gf7.jpg"/>
					<attrib>La imagen corresponde a una captura de pantalla tomada del análisis estadístico de la entrevista semiestructurada elaborado con el programa ATL A S . ti</attrib>
				</fig></p>

				<p>La <xref ref-type="fig" rid="f2">Figura 2</xref> muestra la red semántica obtenida en el presente estudio, la cual consiguió la vinculación -nodos y preposiciones- de las categorías del estudio con las ideas expresadas por la profesora entrevistada. Esto nos permitió establecer que existe una relación entre el perfil profesional de la profesora con las actitudes hacia las matemáticas y el uso de las tecnologías, además de la gran influencia que tiene el acceso de los recursos tecnológicos con el uso de las tecnologías en el aula de matemáticas.  Finalmente,  también  permitió  percibir  la  correspondencia  entre  las  actitudes  hacia  las  matemáticas  y  las  actitudes  hacia  las  matemáticas con el uso de la computadora como factor influyente en la apropiación del conocimiento tecnológico de la enseñanza y aprendizaje de las matemáticas.</p>

				<p>Triangulación de resultados de la escala AMMEC y la entrevista semiestructurada</p>

				<p>Con el análisis cuantitativo y cualitativo del estudio -la escala AMMEC y la entrevista semiestructurada-, se llevó a cabo la triangulación de  resultados:  “diseño  de  triangulación  concurrente  (Ditriac),  se  utiliza  cuando  en  el  estudio  se  corroboran  resultados  y  se  efectúa  una  validación  cruzada  entre  datos  cuantitativos  y  cualitativos”  <xref ref-type="bibr" rid="B13">(Hernández-Sampieri, 2018)</xref>.</p>

				<p>Con este tipo de análisis se concluyó que la actitud positiva hacia las matemáticas hallada en los estudiantes tiene relación con la actitud positiva  de  la  profesora  hacia  las  mismas  -perfil  profesional,  dominio  de contenidos, agrado por las matemáticas e interés por la enseñanza- en su enseñanza. Por su parte, la actitud neutra hacia las matemáticas con el uso de las tecnologías y la actitud neutra de autoconfianza para trabajar las matemáticas de los estudiantes están vinculadas con la actitud hacia las matemáticas con el uso de la tecnología de la profesora.</p>
			</sec>
		</sec>
		
		<sec>
			<title>Conclusiones</title>
			<p>A partir de los resultados cuantitativos, en la primera hipótesis se rechaza  la  nula  y  se  acepta  la  alterna,  por  lo  que  se  concluye  la  existencia  de  una  correlación  estadísticamente  significativa  entre  las  afirmaciones  de  la  subescala  Actitud  hacia  las  Matemáticas  y  se  destaca  que,  para  esta  muestra  de  estudiantes,  una  actitud  positiva  fue  para  las siguientes afirmaciones: les gustan las matemáticas, están son más divertidas, les gusta más esta materia, les gustaría utilizar las matemáticas cuando trabajen y consideran además que es importante aprender matemáticas.</p>

			<p>En  cuanto  a  la  segunda  hipótesis,  se  rechaza  la  nula  y  se  acepta  la  alterna,  por  lo  que  se  concluye  que  sí  existe  una  correlación  estadísticamente  significativa  en  las  respuestas  de  los  estudiantes  de  la  subescala Actitud hacia las Matemáticas y la subescala Actitud hacia las Matemáticas Enseñadas con Computadora; se distingue una relación y actitud positiva en los estudiantes en las afirmaciones: les gusta aprender matemáticas con el uso de la computadora, asistir al laboratorio de cómputo; además, los estudiantes comentan que si fueran profesores, enseñarían con computadora.</p>

			<p>En  la  tercera  hipótesis,  se  rechaza  la  nula  y  se  acepta  la  alterna,  pues  existe  una  correlación  significativa  y  positiva  entre  los  reactivos  de  las  de  la  subescala  Actitudes  hacia  las  Matemáticas  y  la  subescala  Autoconfianza para Trabajar Matemáticas, principalmente entre las afirmaciones las matemáticas es la materia que les gusta más y las matemáticas son divertidas.</p>

			<p>En relación con los resultados cualitativos del estudio, se confirma que los estudiantes tienen una tendencia a positiva de actitud hacia las matemáticas y una tendencia neutra a la actitud hacia las matemáticas con el uso de la computadora y a la actitud de autoconfianza para trabajar las matemáticas. Estos hallazgos muestran la existencia de oportunidades en los estudiantes para mejorar la actitud hacia las matemáticas  con  el  uso  de  las  tecnologías  y  propiciar  la  autoconfianza  en  el  trabajo de las matemáticas, pues una actitud neutra puede evolucionar en sentido positivo, dependiendo de las experiencias de aula que tenga el estudiante con relación a la enseñanza de la asignatura.</p>

			<p>Asimismo,  se  concluye  que  las  actitudes  de  la  profesora  hacia  la  enseñanza y aprendizaje de las matemáticas con el uso de la tecnología son de suma importancia en el desarrollo positivo de las actitudes en los estudiantes hacia las matemáticas, hacia la tecnología y de autoconfianza en el trabajo de esta asignatura, pues el conocimiento y dominio que tiene la profesora sobre el uso de la tecnología en la enseñanza de matemáticas se encuentra relacionado con las actitudes y autoconfianza de los estudiantes hacia las matemáticas con el uso de la tecnología.</p>

			<p>Finalmente, se confirma la presencia de una triangulación concurrente (Ditriac) de resultados entre la escala AMMEC y la entrevista semiestructurada; existe una relación actitudinal de los estudiantes hacia las matemáticas respecto a las actitudes que muestra la profesora sobre la enseñanza de las matemáticas -contenido y uso de la tecnología-.</p>

			<p>Por tanto, se puede concluir que es relevante promover en los estudiantes  una  actitud  positiva  hacia  las  matemáticas  con  tecnología.  El papel del docente es fundamental en estos logros, pues la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas deben ser pensadas a partir de situaciones  didácticas  -como  el  uso  de  la  tecnología-  que  posibiliten  actitudes positivas hacia esta disciplina. Los resultados muestran, que los  estudiantes  a  pesar  de  que  presenten  privación  cultural  muestran  actitudes  positivas  hacia  las  matemáticas  con  el  uso  de  la  tecnología,  lo que demuestra que el componente actitudinal, conductual y social son elementos importantes para el desarrollo de las actitudes hacia las matemáticas.</p>

			<p>Una de las sugerencias para posteriores investigaciones es considerar el estudio de las actitudes hacia las matemáticas para mejorar el rendimiento escolar de los estudiantes con relación a esta asignatura.</p>
		</sec>
	</body>
	<back>
		<ref-list>
			<title>REFERENCIAS</title>

			<ref id="B1">
				<mixed-citation>Álvarez, Yadira y Ruiz Soler, Marcos. (2010). Actitudes hacia las matemáticas en estudiantes de ingeniería en Universidades Autónomas Venezolanas. Revista de Pedagogía, XXXI (89), 225-249.</mixed-citation>
				<element-citation publication-type="journal">
					<person-group person-group-type="author">
						<name>
							<surname>Álvarez</surname>
							<given-names>Yadira</given-names>
						</name>
						<name>
							<surname>Ruiz Soler</surname>
							<given-names>Marcos</given-names>
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					</person-group>
					<year>2010</year>
					<article-title>Actitudes hacia las matemáticas en estudiantes de ingeniería en Universidades Autónomas Venezolanas</article-title>
					<source>Revista de Pedagogía</source>
					<volume>XXXI</volume>
					<issue>89</issue>
					<fpage>225</fpage>
					<lpage>249</lpage>
				</element-citation>
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			<ref id="B2">
				<mixed-citation>Boigues, F.J., Estruch, V.D., Vidal, A. &amp; Llinares, S. (2017). Una aproximación a la medida de actitudes hacia las matemáticas mediante la lógica fuzzy. REDIMAT, 6(1), 85-111.</mixed-citation>
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					<year>2017</year>
					<article-title>Una aproximación a la medida de actitudes hacia las matemáticas mediante la lógica fuzzy</article-title>
					<source>REDIMAT</source>
					<volume>6</volume>
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					<fpage>85</fpage>
					<lpage>111</lpage>
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