Study on the relationship between some sociodemographic
characteristics of incoming university students and anxiety towards
mathematics
Estudio sobre la relación entre algunas
características sociodemográcas de
estudiantes universitarios de ingreso y la
ansiedad hacia la matemática
Resumen
La ansiedad matemática (AM) es considerada como una
reacción emocional que puede afectar negativamente el
rendimiento académico de estudiantes universitarios en sus
cursos de matemática. La intención de esta investigación
fue analizar estudiantes de 3 cursos de matemática del
tronco común de una universidad privada de Ecuador
para determinar posibles relaciones entre la AM y algunas
variables sociodemográcas. El estudio sigue un enfoque
cuantitativo con un alcance descriptivo-correlacional,
utilizando una encuesta previamente diseñada y validada
que se aplicó a una muestra de 65 estudiantes distribuidos
entre los 3 cursos. Se encontró que los niveles de AM son
independientes del género, rango etario, tipo de colegio y
cantón de procedencia, y solamente registró una relación
signicativa con la variable dominio académico. Estos
hallazgos constituyen una base inicial para continuar
indagando en las características de la AM que pueden
estar presentes en estudiantes que inician sus estudios
universitarios. Por consiguiente, se recomienda otorgar
relevancia a los factores emocionales del estudiantado, dado
que inuyen en los procesos de aprendizaje. Asimismo, se
sugiere orientar los esfuerzos hacia la contextualización
de los contenidos de los cursos de matemática según
las necesidades formativas de cada dominio académico.
Palabras clave: Matemática – Ansiedad –
Rendimiento académico – Aprendizaje – Educación
matemática.
Abstract
Mathematics anxiety (MA) is considered an emotional reac-
tion that can negatively aect the academic performance of
university students in mathematics courses. The purpose of
this research was to analyze students from three common-co-
re mathematics courses at a private university in Ecuador to
identify possible relationships between MA and certain so-
ciodemographic variables. The study followed a quantita-
tive approach with a descriptive–correlational scope, using
a previously designed and validated survey administered to
a sample of 65 students distributed across the three courses.
The ndings indicated that MA levels were independent of
gender, age range, type of secondary school, and place of ori-
gin, showing a signicant association only with the academic
domain variable. Within the context of this study, these results
provide an initial basis for further exploration of the characte-
ristics of MA that may be present in students beginning their
university studies. Consequently, it is recommended to give
greater attention to students’ emotional factors, as they in-
uence learning processes. Likewise, eorts should be directed
toward contextualizing the content of mathematics courses
according to the formative needs of each academic domain.
Keywords: Mathematics – Anxiety – Academic perfor-
mance – Learning – Mathematics education.
Jorge Enrique Jaramillo Villagómez
jjaramillo@puce.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-1508-0157
Ponticia Universidad Católica del Ecuador, Ecuador
Erik Alexander Caseres Gonzalez
caseres@ort.edu.uy
https://orcid.org/0000-0001-6836-7763
Universidad ORT, Uruguay
Miguel José Vivas Cortez
mjvivas@puce.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-1567-0264
Ponticia Universidad Católica del Ecuador, Ecuador
Introducción
La dinámica que caracteriza los procesos de en-
señanza y aprendizaje de la matemática, particu-
larmente en el ámbito universitario, es de natura-
leza compleja y se ve afectada por la interacción
constante de múltiples factores que inuyen en
las experiencias cotidianas de aprendizaje del es-
tudiantado. Aunado a los factores de orden cog-
nitivo, también juegan un rol fundamental los
afectivos, ya que pueden actuar como variables
condicionantes del desempeño estudiantil en los
cursos de matemática (Delgado-Monge et al.,
2020; Pérez-Tyteca, 2012; Sagasti-Escalona, 2019).
Entre estos factores, como reere Segasti-Escalona
(2019), la ansiedad matemática (AM) se conside-
ra como una problemática global que afecta a un
porcentaje importante de estudiantes durante su
aprendizaje en la formación académica.
Diversas investigaciones coinciden en que la
AM registra una relación negativa con el desem-
peño en esta área de conocimiento, disminuyen-
do la conanza y la motivación en el estudiantado
cuando se enfrenta a situaciones de aprendizaje
matemático, lo que diculta su capacidad de con-
centración, y por ende, su desempeño (Delgado
et al., 2020; Luzuriaga et al., 2023). Según Cuder
et al. (2023), algunos trabajos reportan un efecto
moderadamente negativo sobre el rendimiento
matemático, reejados en coecientes de correla-
ción que oscilan entre r=−0,34 y r=−0,32, y que
tiende a arraigarse temprano en la infancia. Esta
relación suele dar lugar a posibles situaciones que
van desde evitar cualquier contexto formativo
donde la matemática esté presente, hasta seleccio-
nar carreras que no estén vinculadas con ciencias y
tecnología, o bien, que el componente matemáti-
co sea mínimo (Luzuriaga et al., 2023; Segasti-Es-
calona, 2019).
Frente a esta realidad, se ha producido un in-
cremento importante de investigaciones orien-
tadas a profundizar en esta temática (Agüero et
al., 2017; Villamizar et al., 2020). En este sentido,
López-Chao et al. (2020) señalan que la razón
principal de este interés ya había sido anticipada
por el National Council of Teachers of Mathema-
tics (NCTM) en el 2003 cuando sostuvo que “la
demanda de una buena preparación en esta área
de conocimiento seguiría aumentando cada vez
más, ya que saber Matemáticas es una necesidad
en cualquier sociedad y, actualmente, se hacen in-
evitables en todos los ámbitos de la vida diaria” (p.
222). De allí la necesidad de seguir profundizando
en estas líneas de trabajo y en la búsqueda de pro-
puestas que contribuyan a ayudar a los estudiantes
en la superación de los obstáculos ocasionados por
la AM durante el aprendizaje. Esto resulta trascen-
dental para minimizar la incidencia negativa que
puede tener en las futuras decisiones educativas y
profesionales de los estudiantes.
En el contexto ecuatoriano, Molina (2012) ya
anticipaba que no era una tarea sencilla encon-
trar una solución a la problemática de la AM en
los diferentes niveles de enseñanza ya que, para
ese momento, no se habían realizado estudios for-
males en este tema. Meneses-Bucheli et al. (2024)
abordaron, desde una perspectiva general, el cons-
tructo ansiedad en estudiantes del Ecuador entre
15 y 16 años, detectando altos niveles de ansiedad
y un bajo rendimiento académico en diferentes
áreas del saber, particularmente matemática. Cabe
destacar que, en una reciente revisión al Portal
Nacional de Datos Abiertos de Ecuador y en el
sitio web de la Secretaría de Educación Superior,
Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT)
del mismo país, si bien se identicaron iniciativas
de mejoras parala enseñanza de la matemática, no
se encontró información relacionada con estudios
sobre AM.
A la luz de los planteamientos anteriores, este
estudio de carácter inicial tuvo como propósito
analizar tres grupos de estudiantes que inician sus
estudios en una universidad privada del Ecuador,
pertenecientes al primer curso de matemática,
con el n de determinar la relación entre algunas
de sus características sociodemográcas y la AM.
Conviene mencionar que esta asignatura se ubi-
ca en el tronco común de formación de todas las
carreras ofrecidas, y dichas carreras se agrupan en
diferentes dominios académicos. Así, las pregun-
tas que orientaron este estudio son las siguientes:
¿cómo fue el nivel de AM de los participantes se-
gún las variables de agrupación género, rango eta-
rio, cantón de procedencia, tipo de colegio donde
hicieron sus estudios previos y dominio académi-
co?, ¿existe relación entre los niveles de ansiedad
Revista de la Escuela de Ciencias de la Educación - 2026, 1(21)
matemática y estas variables de agrupación?
Algunas precisiones conceptuales y
estudios previos
El constructo AM, siguiendo a Dos Santos y Mo-
rales (2012), tiene sus orígenes a partir del estudio
de Dreger y Aiken publicado en 1957, en el cual
reportaron que muchos estudiantes universita-
rios, a pesar de no presentar ansiedad generalizada,
sí manifestaban incomodidad cuando se enfrenta-
ban a situaciones que implicaban la resolución de
problemas matemáticos, llevándolos a catalogar
esta manifestación como un tipo de ansiedad es-
pecíca asociada a la resolución de operaciones
numéricas. Estos hallazgos coincidieron poste-
riormente con los obtenidos por Morris (1981) y
Hembree (1990).
Según Agüero et al. (2017), no existe unicidad
sobre la denición de tal constructo. No obstante,
diversas conceptualizaciones desarrolladas a lo lar-
go del tiempo coinciden en describirlo como una
reacción emocional de marcada carga negativa, que
se expresa mediante tensión, nerviosismo, miedo,
preocupación, inquietud, confusión y bloqueo
mental. Estas manifestaciones dicultan la resolu-
ción de problemas matemáticos tanto en contex-
tos académicos como en situaciones cotidianas,
y fortalecen en los estudiantes la percepción de
incompetencia ante cualquier circunstancia que
involucre la matemática (Cuder et al., 2023; Pé-
rez-Tyteca et al., 2011; Richardson y Suinn, 1972;
Villamizar et al., 2020).
En este orden de ideas, Ashcraft y Kirk (2001)
sostienen que las personas con alta AM tienen una
menor capacidad de memoria para el trabajo mate-
mático, especialmente cuando se les evalúa con ta-
reas que ameritan cálculos, evidenciando dicul-
tades para realizarlos y, en ocasiones, registrándose
errores en la mayoría de sus respuestas, generando
en las personas un conjunto de emociones nega-
tivas que actúan como una barrera para el apren-
dizaje de contenidos matemáticos. Al respecto,
López-Chao et al. (2020) sostienen que altos ni-
veles de AM inuyen en el proceso cognitivo de
los estudiantes ya que la atención y la memoria se
predisponen negativamente hacia la información
que recibirán, reduciendo la eciencia en el apren-
dizaje.
En términos generales, Jaggernauth (2010)
indica que se produce una interacción entre ele-
mentos vinculados con la personalidad del estu-
diante (baja autoestima y el miedo a preguntar),
factores ambientales (experiencias no gratas de
enseñanza-aprendizaje) y elementos intelectuales
(sensación de incompetencia para aprender mate-
mática, falta de contexto acerca de la utilidad de
la matemática y divergencias entre estilos de en-
señanza y estilos de aprendizaje). Buena parte de
estos planteamientos son coincidentes con los re-
sultados obtenidos por Montecé et al. (2022) en
un estudio realizado con estudiantes ecuatorianos
de los primeros semestres de la Universidad Téc-
nica de Babahoyo. En dicho trabajo, el 30 % del
estudiantado manifestó que la matemática no les
resultaría útil en su vida cotidiana, el 45,71 % se-
ñaló que evitaba realizar preguntas al docente por
considerarlas tontas, y el 49,5 % expresó temor a
ser reprendidos ante la imposibilidad de resolver
ejercicios.
Por su parte, Molina (2012) realizó una inves-
tigación con 335 jóvenes de edades comprendidas
entre 14 y 15 años, pertenecientes a algunos co-
legios de Ecuador. En su trabajo, encontró que
un alto nivel de AM se asociaba con bajos niveles
de actitud positiva hacia la matemática. A mayor
actitud positiva para aprender matemática por su
utilidad, menor era la ansiedad ante situaciones
cotidianas de uso de la matemática. Asimismo, a
mayor actitud positiva del profesorado, menor era
el temor de los estudiantes hacia la materia. Cabe
destacar que no encontró diferencias signicativas
según el género, aunque la AM en el caso mascu-
lino fue levemente mayor respecto al caso femeni-
no.
Si bien, el estudio anterior no fue con alum-
nos universitarios, sus resultados son relevantes
ya que la inuencia de experiencias negativas en el
aprendizaje, en edades tempranas durante la esco-
laridad, son disparadoras de AM y van reforzándo-
se en el tiempo (Ahmed et al., 2012, como se citó
en López-Chao et al., 2020). Como consecuencia,
algunos jóvenes inician sus estudios universitarios
con cierta indisposición hacia la matemática, sien-
do esto una posible barrera que, al no ser tratada
en forma idónea, puede ser causa de frustración
académica.
La AM reejada en varios estudiantes tam-
bién encuentra orígenes en características concre-
Relación entre algunas características sociodemográcas de estudiantes universitarios de ingreso y la ansiedad hacia la matemática
tas vinculadas con ciertos docentes, entre ellas,
creencias y prácticas en la enseñanza, concepción
de la evaluación de los aprendizajes, actitudes con
tendencias autoritarias, poca sensibilidad ante el
papel de la motivación en los procesos de aprendi-
zaje y bajo nivel de cercanía de los docentes hacia
los estudiantes en los exámenes (Gamboa y Mo-
reira-Mora, 2016; Suren y Kandemir, 2020). En
particular, la falta de cercanía que pueda sentir un
estudiante hacia su docente para responder una
prueba es una de las situaciones más comunes, y
básicamente se origina cuando el docente les otor-
ga un n más controlador en lugar de construc-
tivo. La perspectiva siológica es otra arista de
manifestación de la AM en el estudiantado (Yara,
2009, como se citó en López-Chao et al., 2020),
sobre todo porque suele ocurrir que la matemáti-
ca representa para muchos estudiantes un equiva-
lente a estrés, tensión y esfuerzo a nivel corporal o
mental, llegando a sentirse enfermos cuando de-
ben ejecutar acciones que impliquen trabajo ma-
temático, ya sea durante actividades en clases o en
los exámenes.
Los planteamientos precedentes se comple-
mentan con el reporte de Luzuriaga et al. (2023)
cuando analizan la AM y el desempeño estudian-
til en algunas facultades de la Universidad Estatal
de Bolívar, Ecuador. Estos autores encontraron
que la ansiedad en mujeres fue considerablemente
mayor que en hombres. Además, detectaron una
correlación positiva entre la ansiedad siológica y
la ansiedad en exámenes, y una correlación negati-
va entre la ansiedad en exámenes y el desempeño
académico. De igual manera, Ramírez-Cruz et al.
(2018), en su investigación con estudiantes mexi-
canos, observaron un rendimiento académico más
bajo en aquellos estudiantes con conductas y res-
puestas siológicas ansiosas durante los exámenes.
Sin embargo, no encontraron diferencias signica-
tivas en la AM según el género.
Otro trabajo de interés fue el realizado por
Zamora-Lugo et al. (2023) quienes describieron y
compararon el índice de AM en estudiantes uni-
versitarios de diferentes áreas de conocimiento en
dos universidades públicas de México. La muestra
estuvo conformada por 526 estudiantes con una
edad promedio de 22 años, cursantes de carreras
del área Ciencias Físico-Matemática e Ingenierías,
Ciencias Biológicas-Agropecuarias, Ciencias de la
Salud, Económico-Administrativo, Humanidades
y Técnica. En sus hallazgos, observaron que los
estudiantes pertenecientes a las áreas de Huma-
nidades y Ciencias Biológicas-Agropecuarias presentaron
un mayor índice de AM, mientras que los del área Econó-
mico-Administrativa y Ciencias Físico-Matemática e In-
genierías obtuvieron menores rasgos de AM. Un aspecto
importante de este trabajo era que los estudiantes de Cien-
cias Biológicas-Agropecuarias y Humanidades no tenían
cursos de matemática en su plan de estudios. Sin embargo,
sus respuestas parecían que estaban condicionadas a expe-
riencias educativas previas al ingreso a la universidad. Los
autores concluyen la existencia de una respuesta negativa
hacia la matemática que sigue latente, siendo la variable
actitud hacia esta disciplina la de mayor predominancia.
Por tanto, es claro que la AM y sus causas, congu-
ran escenarios complejos donde se observan estudiantes
con desempeño deciente en matemática, motivación
baja, deterioro del autoconcepto matemático, junto con
situaciones de alta deserción en las carreras universitarias
por la dicultad que les genera los cursos del componente
matemático, consolidación de actitudes negativas y de re-
chazo hacia esta ciencia y su utilidad, lo que, en denitiva,
la convierte en una de las áreas de conocimiento con serias
dicultades para su enseñanza y aprendizaje.
Metodología
La presente investigación sigue una metodología cuantita-
tiva, de carácter transversal con un enfoque descriptivo y
correlacional en el sentido planteado por Hernández et al.
(2014) y Mateo (2009), ya que se pretende caracterizar la
ansiedad matemática de los estudiantes participantes del
estudio y determinar posibles asociaciones entre los nive-
les de ansiedad y las variables género, grupo etario, tipo de
colegio, cantón de procedencia y dominio académico.
Participantes del estudio
La población estuvo conformada por estudiantes que
habían culminado recientemente sus estudios preuniver-
sitarios (Bachillerato) e ingresaron a la Ponticia Univer-
sidad Católica del Ecuador. Estos cursaban asignaturas
del tronco común, en particular el primer curso de ma-
temática, perteneciente a distintos dominios académicos:
el de Política Económica y Competitividad Institucional
(DPECI), que agrupa carreras de administración y econo-
mía; el de Hábitat, Infraestructura y Movilidad (DHIM),
que reúne carreras de diversas ramas de la ingeniería; y el
de Manejo Sostenible de Recursos Naturales (DMSRN),
vinculado a carreras de biología, microbiología y química.
Se optó por un muestreo no probabilístico de carácter in-
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tencional, con participación voluntaria. Sabariego
(2009) sostiene que en estos casos se seleccionan
sujetos relevantes como fuentes de información
según criterios establecidos previamente. En esta
investigación, tales criterios apuntaban a la faci-
lidad de acceso de los estudiantes, que estuvieran
inscriptos en una de las carreras ya especicadas
por ser las de mayor demanda en la universidad y
que formaran parte del primer curso de matemá-
tica. Así, la muestra quedó conformada por 65 es-
tudiantes distribuidos en 3 cursos de los dominios
mencionados.
Instrumento de recolección de
información
El instrumento empleado fue una encuesta que se
basó en una variante de la escala de ansiedad hacia
la matemática diseñada originalmente por Ma-
to-Vázquez (2006) y reformulada por López-Chao
et al. (2020), conformada por 13 proposiciones
medidas en escala de tipo Likert de cinco puntos,
donde 1 es “Muy en desacuerdo” y 5 es “Muy de
acuerdo”, distribuidas en las siguientes cuatro di-
mensiones:
• Ansiedad hacia la demostración de cono-
cimientos (ADCM): dimensión conformada
por 6 ítems y orientada a medir la ansiedad de
los estudiantes cuando tienen que exponer lo
que saben de matemática, explicar algún pro-
blema ante su docente o sus compañeros, res-
ponder pruebas escritas y esperar sus notas o
calicaciones nales.
• Preocupación ante la presencia inevitable
de la matemática (PPIM): dimensión con-
formada por 2 ítems. Se inclina a obtener in-
formación acerca del desasosiego que sienten
los estudiantes al no poder escapar de la mate-
mática, así como la inquietud y preocupación
que esta situación les genera.
• Ansiedad hacia la acción matemática
(AAM): conformada por 3 ítems. Hace refe-
rencia a la ansiedad experimentada por el estu-
diantado hacia la acción matemática, concre-
tamente, la resolución de ejercicios, ejecución
de operaciones matemáticas, manipulación de
números y el uso/aplicación de conceptos ma-
temáticos.
• Ansiedad hacia la actividad matemática
en entorno no formal (AAMENF): esta últi-
ma dimensión está constituida por 2 ítems.
Recoge información sobre la ansiedad hacia la
actividad matemática generada, por ejemplo,
ante la falta de habilidad para hacer matemáti-
ca por sí mismos fuera del entorno académico,
además de otras variedades de situaciones de
la vida de la persona en las que puede sentir
estrés en situaciones cotidianas que involucren
el uso de los números.
El instrumento contenía previamente pregun-
tas relacionadas con datos sociodemográcos de
los estudiantes. En la tabla 1 se visualizan las pre-
guntas alusivas a las dimensiones del instrumento.
Tabla 1.
Ítems de la encuesta por dimensión
Dimensión Ítems
ADCM Me pongo nervioso(a) cuando
alguien me mira mientras hago los
deberes de matemática.
Me siento nervioso(a) cuando
tengo que explicar un problema
a mis compañeros en la clase de
matemática.
Me ponen nervioso(a) los exámenes
de matemática.
Estoy nervioso(a) al recibir las
notas nales (de los exámenes) de
matemática.
Me siento nervioso(a) al tener que
explicar un problema de matemática
a mi docente.
Me siento nervioso(a) cuando
escucho cómo otros compañeros
resuelven un problema de
matemática.
PPIM Me pongo nervioso cuando me
doy cuenta de que el próximo
semestre aún tendré otros cursos de
matemática.
Me siento nervioso(a) al pensar en el
examen de matemática cuando falta
una hora para hacerlo.
AAM Me pongo nervioso(a) cuando abro
el material teórico de matemática
y encuentro una página llena de
problemas.
Me pone nervioso(a) hacer
operaciones matemática.
Me siento nervioso(a) cuando me dan
una lista de ejercicios de matemática.
AAMENF Cuando voy a una tienda y debo
pagar en efectivo, me siento
nervioso(a) al averiguar cuál será
el cambio que me van a devolver
después de pagar.
Me siento nervioso cuando empiezo a
hacer los deberes de matemática.
Fuente: elaboración propia
Relación entre algunas características sociodemográcas de estudiantes universitarios de ingreso y la ansiedad hacia la matemática
Revista de la Escuela de Ciencias de la Educación - 2026, 1(21)
Procedimiento para la recolección
de la información
Para la recolección de datos, se seleccionó un día espe-
cíco de la clase y se procedió a la aplicación del ins-
trumento (la encuesta) a través de un enlace disponible
en el entorno virtual de aprendizaje de la universidad,
utilizando especícamente el aula virtual de un cur-
so de matemática perteneciente a los tres dominios
del tronco común ya mencionado, a saber, DPECI,
DHIM y DMSRN. Los estudiantes destinaron aproxi-
madamente entre 10 y 12 minutos en responder. Pre-
viamente fueron informados acerca de la anonimidad
de los datos proporcionados y que los mismos serían
utilizados estrictamente para nes académicos, con lo
cual, se buscaba garantizar que se sintieran en conan-
za al participar en la investigación.
Análisis de datos
Por cada dimensión se realizó un promedio de sus res-
pectivos ítems para luego construir un índice global de
la ansiedad matemática mediante el promedio de las cua-
tro dimensiones. Posteriormente este índice se segmen-
tó en tres niveles y se analizó su posible relación con las
variables de agrupación consideradas mediante el test de
chi-cuadrado. Los datos recolectados fueron procesados
mediante el software estadístico SPSS (v.26).
Resultados
A continuación, se presentan los estadísticos descriptivos
de la muestra a efectos de caracterizar a los y las estudian-
tes del estudio, seguidamente se muestra la estadística
descriptiva para cada una de las dimensiones del instru-
mento, y luego el análisis de la posible relación existente
entre las variables de agrupación y los niveles de AM.
Estadísticos descriptivos de los participantes
Del análisis univariado para caracterizar a los participan-
tes del estudio, se obtuvo que el 69% y 31% se identica-
ron con el género masculino y femenino, respectivamen-
te con una edad promedio x=18 y una desviación de σ =
1,20. Al considerar las edades en rangos etarios, el 72% se
ubica entre 16 y 18 años y los restantes en el rango de 19
a 23 años. Además, el 74% del estudiantado son de Quito
y los demás sonde otros cantones del país. Dado que ini-
cian sus carreras, se observó que el 71% provienen de una
institución privada y el 29% de una pública. Respecto a
la carrera a la cual pertenecen, el 34% están matriculados
en carreras del dominio DHIM, el 40% son de carreras
asociadas al dominio DPECI y los restantes en carreras
del dominio DMSRN. La descripción anterior, en líneas
generales, indica que la muestra estuvo constituida por
estudiantes bastante jóvenes, predominantemente del
género masculino, procedentes en su mayoría de Quito,
con formación de Bachillerato principalmente en institu-
ciones privadas, y, en gran proporción, pertenecientes a
carreras del dominio Política económica y Competitivi-
dad institucional.
Estadística descriptiva de las dimensiones
del instrumento
Al observar la tabla 2, las dimensiones que alcanzaron
mayor media fueron Ansiedad hacia la actividad mate-
mática en entorno no formal (AAMENF) seguida de la
Preocupación ante la presencia inevitable de la matemá-
tica (PPIM). En el caso de AAMENF, su media quedó
por debajo de su mediana, mientras que en la dimensión
PPIM ocurre lo contrario. Por otra parte, las medias más
bajas se localizan en las dimensiones restantes, y en ambos
casos están por debajo de la mediana. Además, si hacemos
foco en las desviaciones estándar de cada dimensión, se
puede apreciar que el alumnado presenta cierta heteroge-
neidad en las respuestas de los ítems que conforman di-
chas dimensiones, siendo levemente menor en la dimen-
sión AAM. En cuanto a la forma de la distribución de
los datos, considerando simultáneamente la asimetría y la
curtosis, en cada una de las dimensiones se tiene que exis-
ten más estudiantes por debajo de la media, no obstante,
en la dimensión AAMENF, los datos se encuentran más
agrupados alrededor de la media dado que se tiene una
curtosis positiva.
Tabla 2.
Estadísticos descriptivos
Dimensiones Media Mediana Desviación
Estándar
Asimetría Curtosis
ADCM 3.00 3.17 1.03 -.20 -.50
PPIM 3.27 3.00 1.08 -.34 -.37
AAM 3.16 3.33 .95 -.59 -.09
AAMENE 3.79 4.00 1.15 -.91 .17
Fuente: Elaboración propia
AM según género y rango etario
La gura 1 indica que los estudiantes de género masculino tie-
nen una mediana de AM (Md =3.50) levemente mayor que el
género femenino (Md=3.31). Los datos de los estudiantes del
género masculino tienen un sesgo superior que el femenino y
una dispersión menor, y en ambos grupos hay pocos valores atí-
picos, en este caso, en niveles bajos. Por tanto, como las distri-
buciones entre los dos grupos se superponen, esto sugiere que
los niveles de AM en hombres y mujeres son parecidos, aunque
en el caso de las mujeres, se observan algunos niveles de ansie-
dad altos dentro del rango intercuartílico.
Figura 1.
Ansiedad matemática y Género
Fuente: Elaboración propia
Con respecto al rango etario, la Figura 2 reeja que aquellos
estudiantes comprendidos entre los 16 y 18 años presentaron
una mediana de AM (Md =3.50) levemente mayor que los del
rango entre 19 y 23 años (Md=3.23), con lo cual, respecto a esta
medida de tendencia central se puede armar que el primer gru-
po se muestra un poco más temeroso al iniciar su primer cur-
so de matemática. Los datos de los estudiantes de 16-18 años
tienen un sesgo superior que los de 19-23 años, y se registran
pocos valores atípicos de niveles bajos en el grupo estudiantil de
16 a 18 años. Además, los intervalos de estudiantes de ambos
rangos etarios se superponen, lo que sugiere la no existencia de
diferencias considerables en la medida de tendencia central, no
obstante, en estudiantes de 16 a 18 años se aprecian algunos ni-
veles de AM más altos dentro del rango intercuartílico, respecto
al otro grupo.
Figura 2.
Ansiedad matemática y rango etario
Fuente: Elaboración propia
AM según tipo de colegio
La Figura 3 muestra que los estudiantes de
colegios públicos tienen una mediana de AM
ligeramente más alta (Md = 3.54) que aquellos
de colegios privados (Md = 3.27). Los datos para
los estudiantes de colegios públicos tienen un
sesgo superior que los de colegios privados. Sin
embargo, estos últimos presentan más dispersión
de los datos. En ninguno de los grupos se observan
valores atípicos. Cabe mencionar que los intervalos
de ambos tipos de colegio se superponen, dando
indicios de que las diferencias en sus medias no son
considerables, aunque se reejan más estudiantes
de colegios privados con bajos niveles de AM en el
rango intercuartílico.
Figura 3.
Niveles de AM según Tipo de colegio
Relación entre algunas características sociodemográcas de estudiantes universitarios de ingreso y la ansiedad hacia la matemática
Revista de la Escuela de Ciencias de la Educación - 2026, 1(21)
Fuente: Elaboración propia
AM según Cantón de procedencia
A partir de la Figura 4, se aprecia que los estudian-
tes de Quito tienen una mediana de AM ligeramente
más alta (Md = 3.54) que los provenientes de otros
cantones (Md = 3.25). Similarmente, los datos para
los estudiantes de Quito tienen un sesgo superior
que los estudiantes de otros cantones, y en ambos
grupos se reejan valores atípicos inferiores, con ma-
yor presencia de estos en estudiantes provenientes de
Quito. Ambos intervalos de los cantones respectivos
se superponen, lo que sugiere nuevamente la no exis-
tencia de diferencias considerables en los grupos, sin
embargo, en Quito existen estudiantes con niveles de
AM más altos dentro del rango intercuartílico.
Figura 4.
Niveles de AM según el Cantón de procedencia
Fuente: Elaboración propia
AM y Dominio académico
En la Figura 5 se constata que los estudiantes del
dominio DMSRN tienen una mediana de AM más
alta (Md = 4.13) que los dominios restantes (Md =
3.29 y Md = 3.15) y un sesgo superior que los estu-
diantes del dominio DPECI. Estos, a la vez, tienen
un sesgo ligeramente superior que los datos de es-
tudiantes del dominio DHIM. Se observan valores
atípicos inferiores en el dominio DPECI. También
se puede ver que los intervalos de estudiantes de los
tres dominios se superponen. Además, dentro del
rango intercuartílico, los mayores niveles de AM se
encuentran en estudiantes del dominio DMSRN,
y los menores niveles de AM, en estudiantes del do-
minio DHIM.
Figura 4.
Niveles de AM según Dominio Académico
Fuente: Elaboración propia
Relaciones entre AM y variables sociode
mográcas
A continuación, con la intención de determinar la
existencia de relación entre los niveles de AM y las
variables de agrupación, se presentan los resultados
de la prueba Chi cuadrado a tales efectos. En el
caso de la variable independiente género, el estudio
arrojó como valor χ2 (2, N = 65) =.202 con un p
valor mayor a .05 (p =.904), con lo cual no existe una
asociación entre ambas variables. Por tanto, se puede
armar que los niveles de AM son independientes
del género de los y las estudiantes. Respecto a la
variable independiente rango etario, en términos
porcentuales, quienes se ubican en el rango 16-18
registran un nivel mayor de AM, mientras que en
el grupo 19-23 tienen un nivel menor de AM. Al
examinar la relación, la prueba Chi cuadrado fue χ2
(2, N = 65) =2.898 con un p valor mayor a .05 (p
=.235), con lo cual, no existe una asociación entre
ambas variables, por lo que los niveles de AM son
independientes del rango etario de los participantes.
En la tabla 3 se resumen los resultados.
Tabla 3.
Niveles de AM según género y rango etario
Nivel de AM Género X
2
gl p
Masculino Femenino
Baja 16 (35.6 %) 6 (30 %) .202 2 .904
Equilibrada 15 (33.3 %) 7 (35 %)
Alta 14 (31.1 %) 7 (35 %)
Niveles de AM según Dominio Académico
Fuente: Elaboración propia
Relaciones entre AM y variables sociode
mográcas
A continuación, con la intención de determinar la
existencia de relación entre los niveles de AM y las
variables de agrupación, se presentan los resultados
de la prueba Chi cuadrado a tales efectos. En el
caso de la variable independiente género, el estudio
arrojó como valor χ2 (2, N = 65) =.202 con un p
valor mayor a .05 (p =.904), con lo cual no existe una
asociación entre ambas variables. Por tanto, se puede
armar que los niveles de AM son independientes
del género de los y las estudiantes. Respecto a la
variable independiente rango etario, en términos
porcentuales, quienes se ubican en el rango 16-18
registran un nivel mayor de AM, mientras que en
el grupo 19-23 tienen un nivel menor de AM. Al
examinar la relación, la prueba Chi cuadrado fue χ2
(2, N = 65) =2.898 con un p valor mayor a .05 (p
=.235), con lo cual, no existe una asociación entre
ambas variables, por lo que los niveles de AM son
independientes del rango etario de los participantes.
En la tabla 3 se resumen los resultados.
Tabla 3.
Niveles de AM según género y rango etario
Nivel de AM Género X
2
gl p
Masculino Femenino
Baja 16 (35.6 %) 6 (30 %) .202 2 .904
Equilibrada 15 (33.3 %) 7 (35 %)
Alta 14 (31.1 %) 7 (35 %)
Total 47 (100 %) 20 (100 %)
Rango etario
16-18 años 19-23 años
Baja 15 (31.9 %) 7 (38.9 %) 2.898 2 .235
Equilibrada 14 (29.8 %) 8 (44.4 %)
Alta 18 (33.3 %) 3 (16.7 %)
Total 47 (100 %) 18 (100 %)
Fuente: Elaboración propia
En el caso de la variable independiente tipo de
colegio, se obtuvo un Chi cuadrado χ2 (2, N = 65)
=2.010 con un p valor mayor a .05 (p =.366), lo que
indica que tampoco existe asociación entre esta varia-
ble y los niveles de AM. De igual manera, no existe
asociación entre los niveles de AM y el cantón de pro-
cedencia ya que χ2 (2, N = 65) =.929 con un p valor
mayor a .05 (p =.629). En consecuencia, los niveles
de AM son independientes del tipo de colegio donde
cursaron bachillerato y de la región de procedencia.
En la tabla 4 se resumen estos aspectos:
Tabla 4.
Niveles de AM según el tipo de colegio y cantón de pro-
cedencia
Nivel de AM Tipo de colegio X
2
gl p
Privado Público
Baja 18 (39.2 %) 4 (21 %) .202 2 .904
Equilibrada 14 (30.4 %) 8 (42 %)
Alta 14 (30.4 %) 7 (36.8 %)
Total 46 (100 %) 19 (100 %)
Cantón de procedencia
Quito Otro
Baja 16 (33.3 %) 6 (30 %) .202 2 .904
Equilibrada 15 (33.3 %) 7 (35 %)
Alta 14 (31.1 %) 7 (35 %)
Total 46 (100 %) 19 (100 %)
Fuente: Elaboración propia
Por último, al examinar la relación existente entre
los niveles de AM y el dominio académico, se obtu-
vo un chi cuadrado χ2 (4, N = 65) =15.49 con un p
valor menor a .05 (p =.004), lo que indica la existen-
cia de una asociación entre estas variables, por lo cual,
no son independientes. Entonces se puede armar que
los y las estudiantes de las carreras del dominio Mane-
jo sostenible de recursos naturales (DMSRN) tienden
a tener niveles altos de AM, mientras que los menores
niveles de AM se encuentran en estudiantes del dominio
hábitat, infraestructura y movilidad (DHIM), y quienes
pertenecen a carreras del dominio Política económi-
ca y competitividad institucional (DPECI), efectiva-
mente, presentan niveles equilibrados o moderados de
AM. En la tabla 5 se resume la información respectiva.
Tabla 5.
Niveles de AM de dominio académico
Niveles AM
Dominio académico X
2
gl p
DHIM DPECI DMSRN
Baja
11 (50 %) 9 (21.1 %) 2 (11.8 %) 15.49 4 .004
Equilibrada
5 (22.7 %) 13 (42.1 %) 4 (23.5 %)
Alta
6 (27.3 %) 4 (36.8 %) 11 (64.7
%)
Total
22 (100 %) 26 (100 %) 17 (100 %)
Fuente: Elaboración propia
Discusión y conclusiones
La intención del presente estudio fue examinar la rela-
ción existente entre algunas características sociodemo-
grácas de estudiantes que inician sus estudios universi-
tarios en una universidad privada de Ecuador y la AM.
Es conveniente mencionar, en primer lugar, que al tra-
bajar con una muestra no probabilística, los resultados
no son generalizables a toda la población estudiantil de
nuevo ingreso cursante de las primeras asignaturas de
matemática, siendo una limitante de la investigación.
No obstante, estamos convencidos que los hallazgos
constituyen un aporte a la temática de la AM mediante
la creación de conocimiento en la búsqueda de mejoras
que contribuyan a minimizar los efectos de la AM en
el desempeño estudiantil para quienes inician sus estu-
dios universitarios, no solo en el contexto donde se hizo
este estudio, sino también en otros contextos educativos
donde esta problemática está presente.
Hay que destacar que cuando se compara el nivel glo-
bal de AM según el género, los resultados indican niveles
que no reejan diferencias considerables. No obstante,
Relación entre algunas características sociodemográcas de estudiantes universitarios de ingreso y la ansiedad hacia la matemática
Revista de la Escuela de Ciencias de la Educación - 2026, 1(21)
los datos del género femenino fueron más dispersos
y se encontraron más casos con niveles altos de AM
que en el masculino, lo cual deja ver una situación
muy parecida a la reportada en las investigaciones de
Molina (2012) y Ramírez-Cruz et al. (2018), en las
que no encontraron diferencias en la AM según el
género. Sin embargo, en nuestro estudio, los niveles
de AM fueron levemente superiores en el estudian-
tado de género masculino que en el femenino.
Por una parte, en relación con la edad, los estu-
diantes de 16 a 18 años fueron los que presentaron
un índice de AM ligeramente más alto respecto a
los de 19 a 23 años, pero dada la forma en la cual
se distribuyeron los datos, claramente la diferencia
no es signicativa. Este hecho apunta a lo reportado
por Ramírez-Cruz et al. (2018) quienes encontraron
que, a mayor edad de los estudiantes, la afectividad
y las habilidades en matemática mejoraban, lo que
genera una actitud más favorable hacia esta ciencia y,
por tanto, disminuye la AM.
Por otra parte, la AM global tampoco registró
diferencias según el tipo de colegio ni el cantón de
procedencia. Ahora bien, es pertinente destacar que
existen más estudiantes con niveles altos de AM en
colegios públicos que en privados. En cuanto a la
tendencia central, se observa que la mediana es le-
vemente superior en los colegios públicos que en
los privados. Este resultado coincide con el estudio
mexicano de García-Suárez y Guzmán Martínez
(2022), quienes hallaron en bachilleratos públicos
una tendencia más alta de ansiedad matemática que
en los de gestión privada. Esta diferencia podría re-
lacionarse con el tamaño de los grupos en las insti-
tuciones públicas, lo que diculta al profesorado
identicar posibles casos de ansiedad matemática.
También pueden inuir factores emocionales, como
la inhibición que experimentan algunos estudiantes
ante el temor de evidenciar debilidades en matemá-
tica frente a sus compañeros.
Respecto al cantón de procedencia, los estudian-
tes de la muestra pertenecientes a Quito registran
una tendencia hacia la baja de AM, lo que puede ser
un insumo inicial para las autoridades educativas a
n de ahondar sobre la enseñanza de esta ciencia y
sus factores vinculados, especialmente en el estu-
diantado de instituciones de enseñanza que no son
de la capital.
Ahora bien, cuando el índice global de AM se
segmenta en bajo, medio y alto, solamente se encon-
tró asociación entre la variable dominio académico y
los niveles de AM. El mayor nivel de AM está aso-
ciado a las carreras del dominio DMSRN vinculado
a carreras de biología, química y microbiología. Este
resultado coincide, en parte, con los hallazgos de Za-
mora-Lugo et al. (2023) ya que estos investigadores
detectaron en estudiantes del área de las Ciencias
Biológicas-Agropecuarias un alto nivel de AM, con-
cluyendo que persiste el mal autoconcepto que posee
este estudiantado sobre sus capacidades en matemáti-
ca y del poco sentido práctico que le atribuye. Así, se
inclinan por seleccionar carreras que preferiblemente
no contengan este tipo de cursos o que el porcenta-
je de formación matemática sea bajo (Jaggernauth,
2010; Luzuriaga et al., 2023; Montecé et al., 2022;
Segasti-Escalona, 2019).
A su vez, los estudiantes del dominio DHIM,
asociado a carreras de ingenierías, presentaron un
índice de AM bajo, contrariamente a lo reportado
por García Suárez et al. (2023) quienes encuentran
altos niveles de AM en estudiantes de diversas orien-
taciones de ingeniería. Por tanto, nuestro estudio pa-
reciera coincidir, parcialmente, con lo aseverado por
Pérez-Tyteca (2012) al armar que los estudiantes
que escogen carreras con al menos un curso de ma-
temática no deberían presentar ansiedad hacia esta
asignatura. Sin embargo, dado el tamaño de nuestra
muestra, este hallazgo debe ser nuevamente profun-
dizado, ampliando el marco muestral y complemen-
tando con otros análisis estadísticos.
Los estudiantes del dominio DPECI evidencian
un nivel medio de AM. Al ser estudiantes de carre-
ras administrativas y de economía, se podría pensar
en una posible anidad hacia la matemática, algu-
nos más acentuada que en otros. En general, Ecciux
y Lara (2016) plantean que una parte del alumnado
de carreras administrativas tiende a abandonar más
fácilmente un problema matemático, ser más nervio-
sos, considerar difícil la matemática y frustrarse más
rápido al tener que invertir mayor tiempo en la reso-
lución de ejercicios. Sin embargo, estos investigado-
res también encontraron estudiantes de este tipo de
carreras que se sienten en condiciones de poder al-
canzar buenos resultados en materias de componente
matemático.
En denitiva, se puede considerar que los resulta-
dos sobre AM, en el contexto universitario donde se
realizó este trabajo, constituyen una plataforma teóri-
ca de carácter inicial con miras de profundizar en una
temática que, claramente, requiere continuar siendo
investigada en la población estudiantil, considerando
las variables de este estudio y algunas adicionales, entre
ellas, aquellas que apuntan a lo familiar, laboral, expe-
riencias educativas previas en matemática del alumna-
do, emociones, y otras, que contribuyan a una mejor
comprensión de la AM en estudiantes que se inician en
la educación universitaria, además de ampliar el marco
metodológico que orienten estas futuras investigacio-
nes.
Relación entre algunas características sociodemográcas de estudiantes universitarios de ingreso y la ansiedad hacia la matemática
Referencias
Ashcraft, M. y Kirk, E. (2001). The relationships among working memory, math anxiety, and performance. Journal of
Experimental Psychology General, 130(2), 224-237. https://doi.org/10.1037/0096-3445.130.2.224
Agüero, E., Meza, L., Suárez, Z. y Schmidt, S. (2017). Estudio de la ansiedad matemática en la educación media
costarricense. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 19(1), 35-45. http://redie.uabc.mx/redie/article/view/849
Cuder, A.; Živković, M.; Doz, E.; Pellizzoni, S. y Passolunghi, M. (2023). The relationship between math anxiety and
math performance: The moderating role of visuospatial working memory. Journal of Experimental Child Psychology,
233, 1-16. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2023.105688
Delgado-Monge, I.; Castro-Martínez, E., y Pérez-Tyteca, P. (2020). Estudio comparativo sobre ansiedad matemática
entre estudiantes de Costa Rica y España. Revista Electrónica Educare, 24(2), 296-316. https://dx.doi.org/10.15359/
ree.24-2.15
Dos Santos, J. y Morales, A. (2012). Reversão de ansiedade à matemática: alguns dados da literatura. Psicologia em
Estudo, 17(2), 317-327. https://www.scielo.br/j/pe/a/ZwGH7TK7NzdppftKyzW65Xh/?format=pdf&lang=pt
Ecciux, C., y Lara, A. (2016). Diferencias y similitudes entre los perles de ansiedad matemática de estudiantes
de Administración y de Ingeniería. Revista Intercontinental De Psicología Y Educación, 18(1-2), 39–59. https://
psicologiayeducacion.uic.mx/index.php/1/article/view/114
Gamboa, R. y Moreira-Mora, T. (2016). Un modelo explicativo de las creencias y actitudes hacia las Matemáticas: Un
análisis basado en modelos de ecuaciones estructurales. Avances De Investigación En Educación Matemática, 10, 27–51.
https://doi.org/10.35763/aiem.v0i10.155
García-Suárez, J., y Guzmán Mártinez, M.(2022). Análisis de la ansiedad matemática en bachilleratos públicos y privados
de Autlán y El Grullo, Jalisco. Revista cientíca Ecociencia, 9(6), 92–108. https://doi.org/10.21855/ecociencia.96.736
García Suárez, J., Guzmán Martínez, M., y Monje Parrilla, F. (2023). Estudio descriptivo de la ansiedad matemática en
estudiantes mexicanos de ingeniería. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 14, e1619. https://doi.
org/10.33010/ie_rie_rediech.v14i0.1619
Hembree, R. (1990). The nature, eects, and relief of mathematics anxiety. Journal for research in mathematics
education, 21(1), 33-46. https://doi.org/10.2307/749455
Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. Mc Graw-Hill.
Jaggernauth, S. (2010). Mathematics anxiety and the primary school teacher: an exploratory study of the relationship
between mathematics anxiety, mathematics teacher ecacy, and mathematics avoidance. [Tesis de Maestría, The
University of the West Indies]. https://uwispace.sta.uwi.edu/items/3e915f02-3753-4f78-9fd2-41cc71eed365
López-Chao, V., Mato-Vázquez, D., y Chao-Fernández, R. (2020). Análisis conrmatorio de la estructura factorial
de la ansiedad hacia las matemáticas. Revista de Investigación Educativa, 38(1), 221-237. http://dx.doi.org/10.6018/
rie.359991
Luzuriaga, H., Terán, J., Morocho, J., y Toscano, A. (2023). Ansiedad matemática y desempeño académico en estudiantes
universitarios. Revista Cientíca Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 5(5), 131–143. https://doi.
Revista de la Escuela de Ciencias de la Educación - 2026, 1(21)
org/10.59169/pentaciencias.v5i5.726
Mateo, J. (2009). La investigación ex post-facto. En R. Bisquerra (Coord.), Metodología de la investigación educativa
(pp. 195–230). La Muralla.
Mato-Vázquez, M. (2006). Diseño y validación de dos cuestionarios para evaluar las actitudes y la ansiedad hacia las
matemáticas en alumnos de educación secundaria obligatoria. [Tesis de Doctorado, Universidade da Coruña]. https://
ruc.udc.es/dspace/handle/2183/12688
Meneses-Bucheli, K., Yánez-Arcos, A., Carranza-Villarroel, C. y Zevallos-Polo, D. (2024). La relación entre ansiedad y
rendimiento académico en los estudiantes ecuatorianos de 15 años. Pensamiento Educativo, 61(1), 1–14. https://doi.
org/10.7764/PEL.61.1.2024.6
Molina, E. (2012). Factores de la actitud y ansiedad al aprendizaje de la matemática en estudiantes adolescentes de la
ciudad de Milagro. La relación de la estructura familiar y el rendimiento académico. Unión: Revista Iberoamericana de
Educación Matemática, 8(29), 109-120. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5898914
Montecé, H., Tello, S. y Vásquez, V. (2022). Dicultades en el estudio de las matemáticas para estudiantes de primeros
semestres en instituciones de educación superior. Sinergia Académica, 4(4), 1-12. https://doi.org/10.51736/sa.v4i4.64
Morris, J. (1981). Mathematics Anxiety: Teaching to Avoi It. Mathematics Teacher, 74 (6), 413-417. http://www.jstor.
org/stable/27962523
Pérez-Tyteca, P., Castro, E., Rico, L. y Castro, E. (2011). Ansiedad matemática, género y ramas de conocimiento en
alumnos universitarios. Enseñanza de las Ciencias, 29(2), 237-250.https://doi.org/10.5565/rev/ec/v29n2.570
Pérez-Tyteca, P. (2012). La ansiedad matemática como centro de un modelo causal predictivo de la elección de carreras.
[Tesis de Doctorado, Universidad de Granada]. https://digibug.ugr.es/handle/10481/23293?show=full
Portal Nacional de Datos Abiertos de Ecuador. (s.f). Catálogo de Datos Abiertos. https://datosabiertos.gob.ec/
dataset/?q=
Ramírez-Cruz, J., Sánchez, N. y Avalos, M. (2018). Ansiedad hacia las matemáticas en estudiantes de bachillerato en el
contexto laboral mexicano. Premisa, 20(78), 39-54.
Richardson, F. y Suinn, R. (1972). The Mathematics Anxiety Rating Scale: Psychometric data. Journal of Counseling
Psychology, 19(6), 551–554. https://doi.org/10.1037/h0033456
Sabariego, M. (2009). El proceso de investigación. En R. Bisquerra (Coord.), Metodología de la investigación educativa
(pp. 127–163). La Muralla.
Sagasti-Escalona, M. (2019). La ansiedad matemática. Matemáticas, educación y Sociedad, 2(2), 1–18. https://journals.
uco.es/mes/article/view/12841
Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación. (SENESCYT). (s.f). Noticias. https://www.
educacionsuperior.gob.ec/?s=publicaciones
Relación entre algunas características sociodemográcas de estudiantes universitarios de ingreso y la ansiedad hacia la matemática
Revista de la Escuela de Ciencias de la Educación - 2026, 1(21)
ISSN: 2362-3349
Jaramillo Villagómez, J. E. (2026). Estudio sobre la
relación entre algunas características sociodemográcas
de estudiantes universitarios de ingreso y la ansiedad
hacia la matemática . Revista de la Escuela de Ciencias
de la Educación, 1(21).
Recibido: 20 de noviembre de 2024.
Aprobado: 27 de marzo de 2025.
Publicado: 1 de enero de 2026.
Facultad de Humanidades y Artes - UNR
Suren, N., y Kandemir, M. (2020). The eects of mathematics anxiety and motivation on students’ mathematics
achievement. International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology, 8(3), 190-218.https://
doi.org/10.46328/ijemst.v8i3.926
Villamizar, G., Araujo, T., y Trujillo, W. (2020). Relación entre ansiedad matemática y rendimiento académico
en matemáticas en estudiantes de secundaria. Ciencias Psicológicas, 14(1), e-2174. https://doi.org/10.22235/
cp.v14i1.2174
Zamora-Lugo, S., Cadena Barajas, M., Franci, A., y Cibrián Llanderal, T. (2023). Prevalencia de ansiedade
Matemática en universitarios. Nova Scientia, 15(31), 1-14. https://novascientia.lasallebajio.edu.mx/ojs/index.php/
novascientia/article/view/3185
