Vol. 11. N° 2
Julio - Diciembre del 2022
ISSN Edición Online: 2617-0639
https://doi.org/10.47796/ves.v10i2.687
ARTÍCULO ORIGINAL
Factores de la retención en el
primer año de los estudiantes de educación media técnico profesional de la
Universidad de la Serena
Factors of
retention in the first year of high school students at the Universidad de la
Serena
Ana María Avilés Pizarro[1]
Liceo Técnico Profesional.
Coquimbo, Chile
https://orcid.org/0000-0002-3502-768X
Luis Celerino Catacora Lira[2]
Universidad Privada de Tacna. Tacna,
Perú
https://orcid.org/0000-0002-7823-9316
Recibido: 17/08/2021
Aceptado: 30/09/2021
Publicado: 30/11/2022
RESUMEN
Se tuvo como objetivo determinar
los factores que influyen en la retención en el primer año de educación media
técnico profesional del estudiante que ingresa a la Universidad de La Serena
(2010 al 2015). El estudio correlacional determina la retención del factor
socioeconómico y académico; precisa la asociación entre las variables y busca
un modelo predictivo de la retención. La población de estudio fueron 1119
estudiantes, la retención fue 79,3 %. La mayoría de los estudiantes provienen
de la región de Coquimbo, la edad promedio de 20 años, hay mayor cantidad de
hombres que mujeres, los ingresos económicos familiares predominantes son desde
$74,970 hasta $193,104 (pesos chilenos).
Para el análisis estadístico, se
aplicó el test Chi cuadrado para determinar la asociación entre variables y la
regresión logística binaria para buscar el modelo predictor de la retención y
especificar cómo influye el factor socioeconómico y académico en ella. El
modelo tiene 83,9 % de probabilidad de acierto, identificó sólo 2 factores que
favorecen y predicen la retención. Los factores que tienen distinta importancia
en el modelo dependen del valor del odds ratio (OR). Predicen la retención la
tasa de aprobación (OR= 21,683) y la prueba de Matemática (OR= 8,489). Se
determinó que a menor puntaje en la prueba de Matemática es mayor la probabilidad
de retención, a mayor tasa de aprobación es mayor probabilidad de retención.
Palabras claves: Retención, educación media técnico
profesional, tasa de aprobación, odds ratio.
ABSTRACT
The objective was to determine the factors that
influence retention in the first year of secondary technical-professional
education of students entering the Universidad de La Serena (2010 to 2015). The
correlational study determines the retention of the socioeconomic and academic
factor; it specifies the association between the variables. The study
population was 1119 students, retention is 79.3%. Most of the students come
from the Coquimbo region, the average age is 20 years, there are more men than
women, and the predominant family income is from $74,970 to $193,104 (Chilean
pesos).
For the statistical analysis software SPSS
version 22 is used, Chi-Square Test is applied to determining the relation
between variables and Binary Logistics Regression searching the predictive
model of retention and specify how the socioeconomic and academic factor
influences it. The factors have different importance within the model, its
importance depends on the value of the odds ratio (OR). Predict Retention is
the University Records Rate (OR= 21,683) and Mathematics University Admission
Test (OR = 8.489). The research determinate that lower Mathematics University
Admission Test scored, higher Retention Probability.
Keywords: Retention, technical high schools
education, university records rate, mathematics university admission test, odds
ratio.
INTRODUCCIÓN
Estudiar
la retención y las causas que la favorecen es tan importante como conocer el
proceso opuesto denominado deserción, por los costos que genera tanto a las
universidades, como a los estudiantes y al Estado. La deserción se ha vinculado
con factores socioeconómicos, habilidades y especialmente al acceso al
financiamiento; lo que puede ser especialmente relevante en países menos
desarrollados como Chile (Barrios, 2011). El Estado otorga diferentes
beneficios a los estudiantes de la educación superior; las becas, que son un
apoyo económico, que entrega el Ministerio de Educación para poder financiar
parte del costo de los estudios, que cubren el total o parte del arancel anual
de la carrera, y en algunos casos, la matrícula. También los créditos de
educación superior que son préstamos que ayudan a cubrir parte del costo de los
estudios, y que cuentan con recursos estatales. Todos estos beneficios
entregados son desaprovechados cuando los estudiantes desertan siendo un costo
importante en el presupuesto nacional.
Este
estudio se centra en conocer los factores que influyen en la retención de los
estudiantes provenientes de la educación media técnico profesional que ingresan
al primer año en la Universidad de La Serena, universidad regional del Estado
de Chile, comprometida con la región de Coquimbo. Para Rolando, Salamanca &
Lara (2010) la retención de estudiantes constituye uno de los principales
indicadores de eficiencia interna dentro de cualquier institución de educación
superior. La información sobre las tasas de retención en el sistema de
educación superior resulta esencial para determinar el desempeño de las
instituciones y además es un indicador relevante de la calidad de la educación
en Chile, de acuerdo a exigencias de información venidas desde OCDE y Banco
Mundial. Contar con información adecuada es importante para analizar en
profundidad este fenómeno, observar su especificidad y sus múltiples variables,
con el objeto de que las eventuales propuestas de políticas públicas (o
privadas) asociadas a disminuir la deserción o al menos a aminorar sus efectos.
La retención y el proceso contrario a la deserción es
una problemática latente desde hace tiempo y en la actualidad por su
implicancia en diversos ámbitos. Las consecuencias de estas problemáticas
fueron contempladas en el informe final del estudio del Centro de Microdatos
(2008), donde se señaló que la preocupación por la deserción estudiantil se
profundizó en la década del setenta en Estados Unidos y Canadá y países de la
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), cuando las
tasas de deserción alcanzaron niveles históricos, entre 30 % y 50 %, siendo más
altas en países con ingresos abiertos sin proceso de selección a la educación
superior.
En
Chile la retención y deserción de estudiantes en la educación superior, han
sido una de las grandes preocupaciones del Ministerio de Educación y en
general, en todos los actores del sistema de educación superior. Conocer,
entender las características y causas de la deserción es fundamental para
adoptar acciones que permitan enfrentarla de mejor manera. En ese sentido, un
alto índice de retención, y por consiguiente baja deserción, trae consigo
importantes ventajas, tanto para los jóvenes como para sus familias y el Estado
(Rolando, Salamanca, & Lara, 2012). Según Rolando, Salamanca & Lara
(2010) y el informe SIES (2016) el valor de la retención primer año promedio de
las universidades a nivel nacional en el período (2010-2015) fue de 76,1 %.
El criterio utilizado en la selección de variables en
el presente trabajo se basa en parte en la disponibilidad de los datos
otorgados por la Universidad de la Serena y en el estudio realizado en Chile
por Rolando, Salamanca & Lara (2012). Larroucau (2013) señaló que la
deserción universitaria es un fenómeno multicausal, depende de las habilidades
individuales, socioeconómicas y demográficas del estudiante, pero también de factores
relacionados con la calidad del establecimiento de enseñanza media, de la
carrera y universidad a la que accede. Las variables que explicaron el abandono
académico de los estudiantes de pedagogía de una universidad chilena fueron estudiantes
hombres de las carreras de pedagogía presentaron un mayor riesgo de abandono
respecto de las estudiantes mujeres. A menor promedio de notas de enseñanza
media se presentó un mayor riesgo de abandono. A menores asignaturas inscritas
mayor riesgo de abandono. A menor promedio curricular mayor riesgo de abandono (Vergara,
Del Valle, Cobo, Pérez & Díaz, 2016). El modelo Deserción y Financiamiento
en las Universidades Chilenas de Barrios (2011) indicó que las mujeres tienen
una mayor probabilidad de permanecer en la universidad que los hombres y que el
nivel de educación de los padres tiene un efecto positivo en las probabilidades
de permanecer en la universidad. Permanecer en la universidad se hizo más
difícil a los alumnos que viven de manera independiente, para quienes tienen
niveles de ingreso más bajos, y con aquellos alumnos que no son solteros.
El perfil del estudiante desertor de la Universidad
Austral de Chile UACh entre los años 2010 y 2015, correspondió al estudiante de
comunas lejanas al campus universitario, que proviene de familias cuyos
ingresos per cápita mensuales no superan los $193.000, y PSU obtuvieron
resultados promedio (NEM 5,6 y PSU 560,7 puntos (Cortés, Aguilar, González
& Muñoz, 2016). Las variables que mejor explicaron la deserción fueron los
ingresos familiares y el rendimiento académico de los alumnos, los puntajes en
las pruebas PSU Matemática y Lenguaje, la comuna de residencia, las
preferencias de postulación y el porcentaje de financiamiento obtenido por el
alumno para cubrir los costos de matrícula y arancel anual de carrera (Saldaña,
2009).
En el Modelo Predictivo para la Permanencia en la Educación
Superior fueron el promedio de notas de la enseñanza media NEM, la asistencia a
clases y la cantidad de asignaturas aprobadas (Rodríguez, González &
Aguilera (2017). Para Bordón, Canals & Rojas (2015) los factores que favorecieron
la retención fueron: tener mejor ranking en cuarto medio; tener como compañeros
en educación superior a estudiantes provenientes del 10 % con mejores notas de
su generación, recibir una beca o tener crédito.
En Chile, según Rucci, Arias, Farías, González-Velosa
& Huneeus (2015) una parte importante de jóvenes egresados de la educación media
técnico profesional (EMTP) busca continuar los estudios en el nivel superior. En
una investigación del Centro de Estudios del Mineduc,
2020 sobre trayectorias educativas y laborales de estudiantes de
educación media técnico profesional se observó un crecimiento considerable de estudiantes
que continúan sus estudios en la educación superior, para la cohorte del 2008 estos
valores fueron un 20,7 % y posteriormente para la cohorte del año 2017 un 43,8 %;
ambos porcentajes consideraron el ingreso el año inmediatamente posterior de
graduarse de cuarto medio. Larrañaga, Cabezas & Dussaillant (2013) determinaron
que la mayoría de los alumnos de esta modalidad de enseñanza estudiaron en
universidades de menor calidad. Vocacionalmente es importante destacar el punto
de vista de Rucci, Arias, Farías, González-Veloza & Huneeus (2015), al
indicar que muchos egresados de la educación media técnico profesional (EMTP) no realizan una continuidad de sus estudios en la
rama de especialidad técnica entre los niveles medio y superior, los egresados
de la EMTP cambian su rama de especialidad al ingresar a la educación superior
técnico profesional.
La
deserción es el fenómeno opuesto a la retención tema abordado en la presente investigación.
Si bien la educación media técnico profesional tiene un rol fundamental en la
formación de la futura y temprana fuerza laboral chilena, se considera importante
conocer el destino de aquellos estudiantes que han optado por la continuidad de
estudios superiores, específicamente en la Universidad de la Serena
problemática abordada en la presente investigación. Pero principalmente
identificar ¿Cuáles son los factores que influyen en la retención en el primer
año universitario de los estudiantes de la educación media técnico profesional que
ingresan a la Universidad de La Serena en el período 2010-2015?
Los
resultados son importantes para el sustento de otras investigaciones y servirá
de referente para otros investigadores quienes pueden tomar como modelo la
estructura y técnica para el desarrollo de sus trabajos. Tan importante como
entrar a la universidad, instituto profesional (IP) o centro de formación
técnica (CFT) es mantenerse en la carrera, y completar los programas de estudio
para alcanzar la gran meta de convertirse en un profesional. (Rolando,
Salamanca & Lara, 2012). Conocer la temática de la retención adquiere
importancia, debido a la dependencia económica que tienen estas instituciones
respecto de la permanencia de los estudiantes en su trayectoria educativa, debido
que otorga beneficios económicos para los estudiantes, recursos que se
desaprovechan cuando estos desertan, siendo un costo relevante para el presupuesto
nacional (Cuello, 2018), permite analizar y comparar los resultados del
estudio, con las cifras, datos estadísticos, diagnósticos anteriores y
documentos
de la época, los resultados
permitirán comparar y comprender el comportamiento de la retención y el proceso
opuesto la deserción en los estudiantes de las modalidades de la educación
media, la científica humanista y la técnica profesional. Conocer los resultados
y el funcionamiento de la educación
media técnico profesional es importante primero por su rol en la formación de
competencias laborales que es uno de las bases de la productividad de la
economía, y en segundo lugar por el papel que puede jugar en la movilidad
social de los jóvenes pobres y vulnerables (Larrañaga, Cabezas &
Dussaillant, 2013).
Conocer en
un contexto determinado las causas que afectan la retención en los estudiantes contribuirá a precisar
dentro del universo de los estudiantes de la Universidad de la Serena, la retención
en el primer año de aquellos que provienen de la educación medio técnico
profesional. La información de esta modalidad es escasa, existen pocos
indicadores que informen sobre las características de estos estudiantes, sus
resultados en materia de competencias adquiridas y deserción, así como su
proyección y desempeño posterior en el campo de la educación superior y laboral
(Centro de Estudios Mineduc, 2013).
Gravini (2016), contempla la deserción problemática
muy sensible en la educación superior de la mayoría de los países
latinoamericanos y que el riesgo económico alto es un factor que aumenta las
posibilidades de que un joven que ingresa por primera vez a la universidad
termine desertando. Para Rolando,
Salamanca & Lara (2012), la tasa de retención de primer año se definió como
el cociente entre el número de estudiantes que ingresan como alumnos de primer
año a una carrera o programa en un año determinado, y el número de esos mismos
estudiantes que se mantienen como estudiantes antiguos en la misma institución
al año siguiente además afirma que las universidades tuvieron mayores tasas de
retención que los institutos profesionales y los centros de formación técnica. Sarmiento (2016) para cuantificar el efecto
de las distintas variables sobre la probabilidad de deserción del sistema
universitario. estudió 2
comportamientos: alumnos que permanecen en la educación superior y alumnos que
abandonan en primer o segundo año, El estudio de Matheu, Ruiz, Gutiérrez,
Benites & Morong (2018) las variables que resultaron asociadas a la
retención fueron género, edad, jornada de estudio, estado civil, colegio de
procedencia, con quien reside, ocupación del padre, la prueba de selección universitaria;
Los estudiantes que tienen hijos y residen con ellos tienen 3 veces más
posibilidades de desertar, que los que viven con sus padres. El antecedente de Saldaña
& Barriga (2010) obtuvo un modelo con una predicción del 90,3 %. Los
resultados mostraron que, a mayores ingresos familiares, menores fueron probabilidades
de abandonar la carrera.
MATERIAL Y MÉTODO
El tipo de investigación utilizada es el
cuantitativo. La estrategia investigativa seleccionada para el presente estudio
se ajusta a lo planteado por Hernández, Fernández & Baptista (2014). El
diseño es del tipo no experimental, ya que se observan las variables tal como
se dan en su contexto natural. En la presente investigación la clasificación del
diseño no experimental corresponde al transeccional o transversal cuya característica
es que se recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único (Liu, 2008 y
Tucker, 2004).
La investigación
se lleva a cabo en la Universidad de La Serena (ULS) durante el
período del 2010 al 2015. La Universidad de La Serena, es una institución de Educación Superior
del Estado de Chile, es independiente,
autónoma y con personalidad jurídica. Fue fundada el 20 de marzo de 1981, a
partir de la fusión de las sedes que la Universidad de Chile y la ex
Universidad Técnica del Estado que tenían en la ciudad de La Serena (Plan
Estratégico 2010-2016). La Universidad de La Serena cuenta con 4 facultades. La facultad de Ciencias
centra su quehacer en las áreas de Educación en Ciencias, Ciencias Puras,
Aplicadas y Tecnologías. La población
corresponde a 1119 estudiantes de primer año de la educación media técnico
profesional que ingresan a la Universidad de La Serena en el período 2010-2015,
el detalle anual (221/2010, 175/2011, 176/2012,207/2013, 156/2014, 184/2015).
Se recibe la información vía correo electrónico el
instrumento es un archivo Excel. Los datos son información personal de los
estudiantes, se obtiene de los registros de las fuentes del Departamento de
Evaluación, Medición y Registro Educacional (DEMRE) y Docencia (plataforma
phoenix). En el anexo 3 se muestran planilla Excel con datos.
El procedimiento para procesar, organizar y
preparar la información se realizó en 2 etapas: Primera etapa. Separación de
los datos, la base de datos original entregada por la universidad, contiene
información de todos los estudiantes que ingresan al primer año en el período
2010-2015, de ambas modalidades la humanista científica y la técnica
profesional, se procede a separar las modalidades dejando sólo los estudiantes
de la educación media técnico profesional. Segunda etapa. Selección de las
variables, la planilla Excel contiene 36 columnas de datos, sólo se seleccionan
11, el resto se excluyen porque no intervienen en el presente estudio, son
información general que no forma parte de las interrogantes. Tercera etapa. Los datos de la presente investigación son obtenidos de una base de
datos proporcionada por la Universidad de La Serena, institución que la
recopila, almacena, organiza y facilita. Los datos se recolectan en una
planilla Excel que es proporcionada por el departamento de los Estudios
Institucionales y Planificación de la Universidad de La Universidad de la
Serena, Los datos son información recopilada y organizada por los encargados de
la universidad y es facilitada previa solicitud al director de dicho
departamento. La técnica del análisis de datos utilizada para determinar los
factores que tienen influencia significativa sobre la retención en el primer
año universitario, se basa en la interpretación de los odds ratio (OR) que resultan al aplicar la
regresión logística. Según Cárdenas (2018) el OR es una medida de asociación entre dos
variables que indica la fortaleza de la relación entre dos variables.
RESULTADOS
En el análisis descriptivo se muestra el
porcentaje de los estudiantes por cada indicador del factor socioeconómico. Un
76,1 % son jóvenes de 20 años o menos; un 75,9 % son de la región de Coquimbo;
predomina el género masculino con un 51,9 %; y un 48,8 % tienen ingresos
familiares medios ($74,970 hasta $193,104). Y en cuanto a lo académico los
porcentajes que se destacan son los valores clasificados en el nivel medio
(500-663) de la prueba de matemática con un 84,8 % y tasa de aprobación en el
nivel alto (76 – 100) con un 53,1 %.
En el análisis descriptivo se muestra el
porcentaje de la retención de los estudiantes
por cada uno de los indicadores del factor socioeconómico.
La figura 1 indican que la mayor retención se encuentra en los
estudiantes de la región de Coquimbo 82,3 %; con bajos ingresos (hasta
$74,969); edad < = 20 años 80,6 % y en el género femenino 81,4 %.
Determinándose que, a menores ingresos económicos, a menor edad, ser de la
región de Coquimbo y pertenecer al género femenino es mayor la retención.
La figura 2 indican que a mayor NEM mayor
retención; en prueba de Lenguaje y Comunicación la mayor retención 80,6 % se da
en el puntaje medio; en puntaje bajo de Matemática la retención es 81,6 %
indicando que menor puntaje es mayor la retención; puntaje ponderado alto la
retención es 83,3 % a mayor puntaje mayor retención; en el promedio PSU no hay
tendencia definida la mayor retención un 80 % está en el valor medio; tasa
aprobación alta un 95,1 % a mayor tasa de aprobación mayor retención.
|
Figura 1 Porcentaje
de la retención del factor
socioeconómico durante (2010-2015). Fuente: Elaboración Propia. |
|
|
Los OR Odds
Ratio del Modelo son una medida
de asociación que indica la fortaleza de la relación entre dos variables.
La tabla 1 muestra que tienen alta influencia en la retención los
puntajes en la prueba de Matemática (<= 499) y (500 – 663) y tasa de
aprobación (50 – 75); y es altamente influyente la tasa de aprobación (76 –
101).
Para evaluar el modelo se realizan 3 pruebas: la capacidad predictiva,
la probabilidad pronosticada del modelo y la eficiencia del modelo.
Según la tabla 2 el modelo tiene un 83,9 % de probabilidad de acierto,
una sensibilidad del 88,4 % que corresponde al porcentaje de los verdaderos
positivos es decir la retención, una especificidad del 62,3 % que es el
porcentaje de casos que no tienen la característica (la deserción). Para que un
modelo sea totalmente aceptable u óptimo según De la Fuente (2011) la
especificidad y la sensibilidad deber ser al menos del 75 %.
|
Figura 2 Porcentaje de la retención del factor académico de los estudiantes
durante (2010-2015). |
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Tabla 1 Grado de influencia del factor académico sobre
la retención |
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|
Indicador |
Escala de medición |
OR= Exp(B) |
Rango OR |
Grado de influencia |
|
Matemática |
664 - 827 |
|
|
|
|
Matemática (1) |
<= 499 |
9,226 |
>=4<10 |
Alta influencia |
|
Matemática (2) |
500 - 663 |
6,302 |
>=4<10 |
Alta influencia |
|
tasa_aprobación |
<= 49 |
|
|
|
|
tasa_aprobación (1) |
50 - 75 |
8,489 |
>=4<10 |
Alta influencia |
|
tasa_aprobación (2) |
76 - 101 |
21,683 |
>=10 |
Altamente influyente |
|
Tabla 2 La Capacidad
predictiva del modelo |
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|
Probabilidad de acierto |
Sensibilidad |
Especificidad |
|
Modelo |
83,9 % |
88,4 % |
62,3 % |
López y Fachelli (2015) señalan que al aplicar la opción probabilidades
se crea una variable denominada probabilidad pronosticada por el modelo, indica
qué probabilidad tiene un individuo de pertenecer a la categoría 1 (retención)
de la variable dependiente. Esta prueba establece como punto de corte el
0,5000; ahí se separan en dos grupos, los valores mayores a 0,5000 indican la
retención y los menores la deserción.
|
Figura 3.
Porcentaje Retención de los Estudiantes en
el Primer Año por el Modelo y la Retención Real del Estudio. Fuente:
Elaboración Propia. |
|
|
La figura 3 muestran los porcentajes de la retención y deserción real;
y a su vez los valores aplicando el modelo. El modelo predice un 72,7 % de
retención versus el 79,3 % de lo real, arroja un error del 8,3 %, es decir predice
un valor inferior. Con respecto a la deserción el modelo predice sólo el 18,5 %
y la realidad es un 20,7 %, el error generado es mayor un 11 %. También el
modelo muestra un 8,8 % sin información, que corresponde a los 98 estudiantes
que no cuentan con los datos de la tasa de aprobación anual.
|
Tabla 3 Valores del estadístico de Wald en la prueba
regresión logística binaria |
|||||
|
Indicadores |
Nivel |
Valor |
Wald |
gl |
Sig. |
|
Matemática |
Alto |
664 - 827 |
7,738 |
2 |
,021 |
|
Matemática(1) |
Bajo |
<= 499 |
7,660 |
1 |
,006 |
|
Matemática(2) |
Medio |
500 - 663 |
5,965 |
1 |
,015 |
|
tasa_aprobación |
Baja |
<= 49 |
195,556 |
2 |
,000 |
|
tasa_aprobación(1) |
Media |
50 - 75 |
67,062 |
1 |
,000 |
|
tasa_aprobación(2) |
Alta |
76 - 101 |
175,051 |
1 |
,000 |
|
Constante |
|
|
6,713 |
1 |
,010 |
Al utilizar el método de Selección hacia
adelante (Wald) no aparecen en la tabla la edad y región porque al realizar el
test no resultaron significativas, se observa sólo prueba de matemática y tasa
de aprobación porque el estadístico de Wald arrojó una significancia <0,05. Por
lo tanto, se acepta la hipótesis H0 y se confirma que no todos los indicadores tienen
influencia significativa sobre la retención en el primer año de los estudiantes
de la educación media técnico profesional que ingresan a la Universidad de La
Serena en el período 2010-2015.
Según los resultados obtenidos, se
comprueba, con nivel del 95 % de confianza que la prueba de matemática y tasa
de aprobación tienen influencia significativa sobre la retención por su valor
de significancia en la prueba estadística por sus p-valor < 0,05. Por lo
descrito, se da por verificada y aceptada hipótesis general nula H0 y se
confirma que no todos los indicadores del factor socioeconómico y académico
tienen influencia significativa sobre la retención.
DISCUSIÓN
En el objetivo
general se buscó “Determinar los factores que influyen en la retención de los
estudiantes de educación media técnico profesional durante sus estudios de
primer año en la Universidad de La Serena en el período 2010-2015”. A partir de
los resultados se precisó que los factores que influyen en la retención de los
estudiantes son la tasa de aprobación de asignaturas y la prueba de Matemática.
La investigación permitió responder el objetivo general y dar por verificada y
aceptada la hipótesis general nula H0, que señalaba que no todos los indicadores
del factor socioeconómico y académico tienen influencia significativa sobre la
retención en el primer año universitario de los estudiantes de la educación
media Técnico Profesional que ingresan a la Universidad de La Serena en el
período 2010-2015, ya que se demostró que sólo algunos presentaron influencia significativa
sobre la retención.
Con la prueba estadística la regresión logística binaria se da respuesta
al objetivo y la hipótesis general, en este test participan 4 indicadores:
región, edad, prueba de Matemática y tasa de aprobación, no se incluyen: el
género, las notas de enseñanza, prueba PSU lenguaje y Comunicación, Promedio
PSU, el puntaje PSU ponderado porque resultaron ser independientes de la
retención y el ingreso económico se dejó fuera por tener datos incompletos. Se demostró
que sólo la prueba de matemática y la tasa de aprobación influyen significativamente
sobre la retención.
Gravini (2016) encontró que el riesgo económico
alto es un factor que influye en la retención porque aumenta las posibilidades
de que un joven que ingresa por primera vez a la universidad termine desertando (menor retención), ésta
probabilidad es mayor comparado con uno que no tenga estas dificultades
económicas. Saldaña & Barriga (2010) demostraron que los ingresos influyen
en una relación negativa, lo que indica que, a mayores ingresos familiares,
menores probabilidades de abandonar la carrera, es decir una mayor probabilidad
de retención. Barrios 2010 señaló que en los estudiantes de bajos ingresos es
más difícil la permanencia en la universidad. Larroucau (2013) al igual que los
autores anteriores encontró que los estudiantes de mayores ingresos y aquellos
con ayuda estudiantil presentan una probabilidad menor de desertar del sistema
lo que estaría indicando una mayor retención. En la presente investigación el
ingreso económico no es un factor determinante en la retención, tal como se
mencionó anteriormente sólo influyen en la retención de los estudiantes del
primer año universitario de la Universidad de La Serena la prueba de matemática
y la tasa de aprobación.
En el presente estudio la región no fue significativa por lo tanto no es
un factor que influye, la comuna de
residencia en Saldaña, Barriga (2010) no resultó ser significativa, este valor se
acerca al presente estudio donde la región de procedencia de los estudiantes
tampoco resultó significativa. Vergara, Del Valle, Cobo, Pérez & Díaz
(2016) determinaron que estudiantes provenientes de la región donde se
encuentra la universidad, presentan un mayor riesgo de abandono, y los
estudiantes de otras regiones tienden a permanecer en sus estudios
universitarios. Por el contrario, para Bordón, Canals
& Rojas (2015) los factores que aumentan la probabilidad de
desertar es estudiar en una región distinta a la de origen.
En relación al género Vergara, Del Valle, Cobo, Pérez & Díaz (2016) encontraron
que los estudiantes hombres de las carreras de pedagogía presentan un mayor
riesgo de abandono (menor retención) respecto de las estudiantes mujeres, al
igual que Barrios (2010) encontró que las mujeres tienen
una mayor probabilidad de permanecer en la universidad, en el presente estudio el
género de los estudiantes no resultó significativo lo que indicó que no influye
en la retención.
Con respecto a la escolaridad previa a la
universidad Saldaña & Barriga (2010) estudiaron el puntaje PSU Matemática y
PSU Lenguaje y Comunicación. Sus resultados indicaron que mayores puntajes en
la prueba de Matemática aumentan la probabilidad de retención de los alumnos, y
contrariamente, quienes obtuvieron mayores puntajes en la prueba de Lenguaje
tienen menor probabilidad de retención. Comparando con el presente estudio en
los resultados de PSU Matemática la relación es diferente, se encontró que a
menor puntaje prueba PSU Matemática es mayor la probabilidad de retención, la
prueba de Lenguaje no influye porque resultó no estar asociada con la retención
en el test de independencia chi cuadrado.
El factor promedio de notas de enseñanza media no
resultó significativo en la presente investigación por lo tanto no influye en
la retención, al contrario de Vergara, Del Valle, Cobo, Pérez & Díaz (2016)
que determinaron que a menor promedio de notas de enseñanza media se presenta
un mayor riesgo de abandono o deserción.
Con respecto al factor académico de los
estudiantes: la mayoría el 53,9 % alcanzaron el nivel medio (500-658) en las notas de
enseñanza media NEM; un 76,1 % obtuvo un puntaje medio (500-631) en la prueba
de Lenguaje y Comunicación); un 84,8 % se concentró en el nivel medio (500 –
663) de la prueba de Matemática ; en el puntaje ponderado el 75,3 % se
concentra en el nivel medio (499,01 - 600,80); en el promedio PSU la mayoría 77,7
% está en el nivel medio (499,1 - 590,3) y el 53,1 % se congrega en el nivel
alto (76 – 101) de la mayor tasa de aprobación. Con lo anteriormente expuesto
se da respuesta a la hipótesis específica H1 que buscaba encontrar el factor
socioeconómico y académico que traen consigo los estudiantes de la educación
media técnico profesional que ingresan a la Universidad de La Serena en el
período del 2010-2015. Al corresponder a la parte descriptiva del estudio los
resultados corresponden a los mencionados.
Con respecto a la región se encontró que los
estudiantes de la región de Coquimbo alcanzaron un valor de la retención del 82,3
%. A diferencia de Bordón, Canals & Rojas (2015) que encontraron que la
retención es la misma entre los estudiantes de la región y las de otras.
Rolando, Salamanca
& Lara (2012) determinó que la retención es menor en las zonas más extremas
por el norte Tarapacá (63%), Antofagasta (65%), Atacama (64,1%), y por el sur
Aysén (66,5%) y Magallanes (66,2%).
La retención por edad, se encuentra que la
retención es mayor un 80,6 % en la edad menor o igual a 20 años en relación al
75 % que los mayores de 20 años, lo que indica que a menor edad es mayor la retención,
hay coincidencia con el Informe de Rolando, Salamanca & Lara (2012) al señalar
que existe clara relación entre la edad de ingreso a la educación superior y la
retención, determinaron que a menor edad es mayor la retención de primer año.
Se determinó que el género femenino tiene 81,4
% de retención valor mayor que el masculino 77,3 %, al igual que el Informe de
Rolando, Salamanca & Lara (2012) donde las mujeres muestran una tasa de
retención de primer año más alta que los hombres (73,6 % versus 68,1 %) y lo
mismo ocurre en Bordón, Canals & Rojas (2015) al señalar que las mujeres
tienen una mayor retención que los hombres.
En relación al factor académico en el puntaje
NEM del presente estudio se encontró una relación directa a mayor puntaje NEM
mayor es la retención; al igual que el Informe de Rolando, Salamanca & Lara
(2012) determinaron que mientras más alto es el promedio NEM más alta es la
retención; también hay coincidencia con Bordón, Canals & Rojas (2015) que precisaron
que los estudiantes con mejores notas presentan mayores tasas de retención. En el
promedio PSU no se observó una tendencia definida al contrario del informe de
Rolando, Salamanca & Lara (2012) mayores puntajes PSU presentan una mayor retención;
y con Bordón, Canals, & Rojas (2015) mayor puntaje en la prueba PSU mayores
tasas de retención. Con los resultados expuestos se da respuesta al objetivo
específico 2 que contemplaba analizar el factor socioeconómico y académico de
los estudiantes de la educación media técnico profesional que ingresan a la
Universidad de La Serena en el período 2010-2015.
Al contrastar
el porcentaje de la retención del factor socioeconómico y académico durante el
período 2010-2015 con respecto al valor del promedio nacional 76,1 %. Los
resultados determinaron que el 66,7 % de las categorías del factor
socioeconómico tienen una retención mayor al 76,1 % y un 33,3 % bajo éste, en
el factor académico se obtuvieron valores semejantes. Por lo tanto, se da
respuesta a la hipótesis específica 2 señalando que la mayoría un 66,7 % de las
categorías o indicadores del factor socioeconómico y académico tienen una
retención mayor al promedio nacional 76,1 %.
En Pérez, Ruiz, Gutiérrez, Benites & Morong (2018) estudiaron la
dependencia de varias variables con la retención a través del Chi cuadrado,
encontraron que el género la edad y la prueba PSU están relacionadas con la
retención (significancia menor a 0,05); pero no el ingreso familiar. Los
resultados de la presente investigación son similares sólo en la edad; el
género y la prueba PSU resultaron ser independientes con la retención, y el
ingreso económico resultó significativo es decir está asociado a la retención.
El modelo también señala un 8,8 % sin información que corresponde a la
falta de datos de los estudiantes en la tasa de aprobación. Aquí se puede
observar la importancia de contar con toda la información de los estudiantes,
el modelo excluye los 98 estudiantes que corresponden a los sin datos en la
tasa de aprobación. Inicialmente se había considerado en el análisis de
regresión logística la variable ingresos económicos por estar asociada a la
retención al resultar con una significancia en la prueba Chi cuadrado de p<0,05
pero se deja afuera porque también hay 117 estudiantes sin información, eso
daba como resultado un modelo con una menor especificidad (14 %) valor mucho menos
óptimo que el presentado, trayendo como consecuencia un mayor porcentaje de
error, se comprobó que el modelo mejoraba su especificidad dejando fuera esta
variable, porque la idea principal es buscar un modelo que pronostique mejor.
A partir de la interpretación de los odds ratio OR se determinó que a
menor puntaje en la prueba de matemática es mayor la probabilidad de retención;
y a mayor tasa de aprobación es mayor probabilidad de retención. Sarmiento
(2016) encontró que a mayor puntaje en la prueba de matemática son menores las probabilidades de deserción de la
educación superior y viceversa, lo que estaría indicando una relación directa
con la retención, a mayor puntaje en la prueba PSU matemática mayor
probabilidad de retención, No hay coincidencia en relación con la prueba de
matemática ya que se encontró lo contrario, es decir que a menor puntaje de
matemática es mayor la probabilidad de retención.
Sarmiento (2016) determinó que a mayor promedio de notas obtenido en
enseñanza media NEM el alumno tendrá menos riesgo de desertar de la educación
superior es decir tendrá una mayor retención, en este aspecto no hay
concordancia con el presente estudio ya que en primer lugar la variable NEM no
presentó asociación con la retención en la prueba de independencia Chi cuadrado
(p-valor = 0,061)
Por otro lado Sarmiento (2016) es su modelo indica que los alumnos que
pertenecen al primer quintil tienen una mayor probabilidad de permanecer en la
universidad que los que pertenecen a otros quintiles socioeconómicos, al
contrario en la presente investigación se encontró que los ingresos económicos
(agrupados por quintil) están asociado a la retención por su valor de significancia
en Chi cuadrado (0,019) pero no formó parte del modelo predictivo, por lo que
no se pudo demostrar su participación como predictor de la retención.
Matheu et al. (2018) determinaron que los estudiantes entre 450 y
600 puntos en la prueba de selección universitaria PSU tienen, entre 2 y 5 veces
más posibilidades de mantenerse en sus estudios superiores que los que no
rinden la PSU. En la presente investigación se encontró que la PSU no está
asociada a la retención y no participa en el modelo predictivo. Los autores también encontraron que los estudiantes
del género masculino tienen mayor probabilidad de deserción (1,7 veces a los de
género femenino) por el contrario en el presente estudio el género no participa
a nivel predictivo porque resultó no estar asociado con la retención en el test
del Chi cuadrado (por su significancia p=0,088).
Una vez identificados los predictores de la retención: la prueba de
Matemática y la tasa de aprobación, se especificó el grado de influencia que
ejercen en la retención, determinándose que tienen alta influencia en la
retención: los puntajes de Matemática bajo (<= 499) con (OR= 9,226), puntajes
de Matemática medio (500 – 663) con (OR= 6,302) y tasa de aprobación media (50
– 75) con (OR= 8,489). Es altamente influyente la tasa de aprobación alta (76 –
101) con (OR= 21,683). Los indicadores del factor socioeconómico y el resto del
académico no presentaron influencia significativa sobre la retención.
La predicción del modelo en el presente estudio es de un 83,9 % valor
menor que en Saldaña, Barriga (2010) que es un 90,3 % y en Pérez, Ruiz,
Gutiérrez, Benites & Morong (2018) que fue un 86,4 %.
Para determinar los factores que influyen en la
retención de los estudiantes fue necesario en primer lugar precisar a partir
del análisis bivariado del test estadístico del Chi cuadrado, los indicadores
del factor socioeconómico que resultaron significativos (p < 0,05); se
encontró que la región, los ingresos económicos y la edad resultaron
significativos (p < 0,05), es decir estaban asociados a la retención, salvo el
género con p= 0,088 determinándose una independencia con la retención. Los indicadores
del factor académico NEM, prueba de Lenguaje y Comunicación, puntaje ponderado,
PSU promedio resultaron independientes de la retención por sus valores p >0,05
sólo la prueba de matemática y la tasa de aprobación están asociados a ella por
sus valores de (p< 0,05).
Posteriormente en el análisis multivariado de la
regresión logística binaria los valores de significancia fueron: región p=0,072,
edad p= 0,704; la prueba de matemática p=0,021 y tasa de aprobación p=0,000, identificando
que sólo resultaron significativas la prueba de matemática y la tasa de
aprobación determinándose que ambas influyen en la retención y en la probabilidad
de ocurrencia del evento la retención ya que esta prueba presenta un nivel
explicativo y predictivo.
Una vez identificadas las variables que influyen
en la retención se especificó el grado de influencia utilizando el concepto de
los odds ratios (OR) resultantes de la prueba de regresión logística,
determinándose que tienen alta influencia en la retención: los puntajes de
Matemática bajo (<= 499) con (OR=9,226), puntajes de Matemática medio (500 –
663) con (OR= 6,302) y tasa de aprobación puntaje medio (50 – 75) con (OR=
8,489). Es altamente influyente en la retención la tasa de aprobación puntaje
alto (76 – 101) con (OR= 21,683). Los indicadores del factor socioeconómico
región edad, ingresos económicos y género y el resto del académico: NEM, Prueba
de Lenguaje y Comunicación, puntaje ponderado, PSU promedio no tienen
influencia significativa sobre la retención. Los factores que tienen influencia significativa sobre la retención de
los estudiantes de educación media técnico profesional durante el primer año en
la Universidad de La Serena en el período 2010-2015, y se encontró que sólo son
la prueba de matemática y tasa de aprobación que es la relación entre las
asignaturas aprobadas y las asignaturas inscritas en el año.
Se recomienda que las diferentes unidades de la universidad instalen
más programas de apoyo a los estudiantes basados en fortalecer los factores que
influyen en la retención en el primer año, mejorar la tasa de aprobación y reforzar
los conocimientos en las habilidades y competencias en Matemática.
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