Factores que afectan la permanencia de los estudiantes en las carreras de Ingeniería de la UNLaM

• Autores: Giuliano, Mónica Graciela; Pérez, Silvia Noemí; Sacerdoti, Aldo; Larrosa, Mónica Irene; Edwards Molina, Diego Julio; Martínez, Ana María; Gargano, Cecilia Victoria; Agüero, Nélida Mabel; Gil, Myrian Noemí; Videla, Lucas; García, Martín Rodrigo; Defusto, Sergio; Bosio, Agustín; Fernández Ussher, Juan Manuel; Prosman, Rodrigo Facundo; Pisano, Daniel Eduardo; Spósitto, Osvaldo Mario
• Año de publicación: 2014
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: informe técnico
• Materia: ABANDONO DE ESTUDIOS; Deserción; Permanencia; Universidad; Alumnos; Enseñanza superior; Abandono; 378.169
• Institución: Universidad Nacional de La Matanza

La deserción es uno de los principales problemas que enfrentan las instituciones de Educación Superior debido a la complejidad de los factores involucrados. Este proyecto abordó el estudio de esta problemática desde diferentes perspectivas y atendiendo a marcos teóricos ampliamente reconocidos en otros entornos. El Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas (DIIT) de la Universidad Nacional de La Matanza (UNLaM) cuenta con el sistema de gestión SIU-Guaraní que registra y administra todas las actividades académicas de los estudiantes, lo que aportó al proyecto la base de datos principal. A partir de 2011 el equipo de tutorías del DIIT construye otra base de datos llamada CAPPA (Control de Asistencia Para Primeros Años), con información complementaria de los estudiantes que cursan materias del Ciclo General de Materias Básicas (CGMB) de las carreras de Ingeniería. Adicionalmente, considerando que la Asignatura Probabilidad y Estadística (PyE) puede tomarse como referencia del ciclo medio de las carreras de Ingeniería, se relevaron datos de alumnos con información complementaria a la de las bases anteriores a partir de seguimiento de alumnos realizados desde 2009. Este proyecto trabajó sobre tres líneas de investigación interna: (I) Compatibilización y Análisis estadístico de los registros disponibles, (II) Análisis de información cualitativa a partir de informantes claves y, finalmente (III) Análisis de la deserción en PyE. La información disponible permitió trabajar diferenciadamente sobre datos de alumnos de los primeros años y alumnos avanzados. A su vez se sumó información relevada en el contexto de esta investigación a través del contacto con informantes claves, docentes, tutores y alumnos. Para analizar cuantitativamente las bases de datos disponibles y comparar modelos en relación a la capacidad predictiva de los mismos se probaron diferentes técnicas de data mining con los registros disponibles. Se estudió la adecuación de diferentes modelos estadísticos predictivos, lo que implicó un arduo trabajo previo de depuración de las bases. Los modelos desarrollados son de alcance limitado aún, requiriendo para mejorarlos una ampliación de la serie de registros a ciclos académicos posteriores. Asimismo, año se obtuvieron resultados relevantes a partir del análisis cualitativo de la base de datos CAPPA y de los resultados de los grupos focales realizados con docentes y tutores de primer. Se analizaron las causas de abandono relatadas por los estudiantes en diferentes asignaturas y luego fueron contrastadas con factores de abandono reseñados en la bibliografía de referencia, diferenciando entre los casos de exclusión académica y deserción voluntaria. Además, se identificaron como factores recurrentes algunos relativos a “compromisos externos” y a la “experiencia institucional”. Respecto a la asignatura PyE, se realizaron análisis complementarios en relación a la propuesta de diferentes estrategias didácticas desde el punto de vista docente. Los resultados obtenidos en cada una de las tres líneas de investigación del proyecto, fueron presentados en congresos y reuniones científicas. Así también, ddurante el desarrollo del proyecto fue importante la formación de recursos humanos, dado que el equipo está integrado mayoritariamente por investigadores nóveles. La importancia de este proyecto se centra en la necesidad de analizar el gran conjunto de datos disponible desde una perspectiva estadística multivariada utilizando modelos predictivos. Los resultados permiten identificar factores que inciden en el abandono y desgranamiento de los estudiantes de modo que se pueda detectar grupos en riesgo. Para la continuación del trabajo realizado es necesario profundizar en la ponderación de los factores identificados y la complementación de la información con encuestas.
Fil: Giuliano, Mónica Graciela. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Pérez, Silvia Noemí. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Sacerdoti, Aldo. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Larrosa, Mónica Irene. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Edwards Molina, Diego Julio. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Martínez, Ana María. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Gargano, Cecilia Victoria. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Agüero, Nélida Mabel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Gil, Myrian Noemí. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Videla, Lucas. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: García, Martín Rodrigo. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Defusto, Sergio. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Bosio, Agustín. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Fernández Ussher, Juan Manuel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Prosman, Rodrigo Facundo. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil: Pisano, Daniel Eduardo. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fil.: Spósitto, Osvaldo Mario. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.