Determinación de variables predictivas de deserción inicial para generar un sistema de alerta temprana. Análisis sobre una muestra de estudiantes beneficiarios de la beca de nivelación académica en una universidad pública en Chile

Abstract

The quantitative results of the program “Academic Leveling Scholarship” from year 2016 were analyzed, from a sample of 250 beneficiaries. Statistic datasets were checked using Decision Tree and Clustering techniques in the search of information in institutional data bases that will be relevant to develop an Early Dropout Prediction Model. This model will allow for selecting students with a higher risk of dropping out to receive a timely focused accompaniment. It concluded that there exists, at least, one characterization variable upon the first-year students that allows for identifying the dropout risk in the selected sample regarding the score obtained in the specific math test of the university selection process. The relevance of this research is its contribution to predictive evidence to align efforts that different universities are making to improve their permanence indexes, especially regarding the recent diversification of the population that has been admitted to higher education due to universal access policy, free education, equity and inclusion. Key concepts: Democratization of education, Dropping out, Educational indicators, Educational policy, Diversification of education. 14 DETERMINACIÓN DE VARIABLES PREDICTIVAS DE DESERCIÓN INICIAL PARA GENERAR UN SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA. ANÁLISIS SOBRE UNA MUESTRA DE ESTUDIANTES BENEFICIARIOS DE LA BECA DE NIVELACIÓN ACADÉMICA EN UNA UNIVERSIDAD PÚBLICA EN CHILE C. Contreras Deserción y permanencia en la educación superior En la actualidad existe consenso en describir el abandono en educación superior (ES) desde el modelo explicativo de Tinto (1975, 1989), ya que es el que más ha influido en los estudios de deserción (Castaño, Gallón, Gómez y Vásquez, 2004; Donoso y Schiefelbein, 2007; Díaz, 2008; Saldana y Barriga, 2010; Arriaga, Burillo, Carpeño y Casaravilla, 2011; Bernardo, Cervero, Esteban, Fernández, Solano y Agulló, 2018). Este concepto se define como un abandono voluntario que puede ser explicado por diferentes categorías de variables socioeconómicas, individuales, institucionales y académicas. Sin embargo, la forma de operacionalizarlas depende del punto de vista desde el cual se haga el análisis, esto es, individual, institucional y estatal o nacional. En general, se asume que el estudio de la deserción en la educación superior es extremadamente complejo, ya que implica no solo una variedad de perspectivas, sino que, además, una gama de diferentes tipos de abandono (Díaz, 2008; Arriaga et al., 2011; Bernardo et al., 2018). Las variables que presentan una mayor frecuencia en los estudios se agrupan en cuatro categorías: individuales, académicas, institucionales y socioeconómicas (Díaz, 2008). Basándose en el modelo de Tinto (1975, 1989), que propone que el estudiante ingresa a la universidad con una gama de atributos, experiencias y antecedentes familiares que afectan directa o indirectamente su desempeño, Díaz (2008) propuso un modelo conceptual para la deserción estudiantil universitaria chilena que considera tres ejes principales: • Factores académicos: rendimiento académico, carga académica, compromiso con la carrera, calidad de la carrera y actividades extracurriculares relacionadas con la formación profesional. • Factores institucionales: procesos de admisión, calidad del cuerpo académico, apoyo financiero (becas y créditos), servicios estudiantiles y calidad del programa. • Factores sociales: actitud hacia los pares, habilidades comunicacionales, valores culturales, apoyo familiar, apoyo de pares, estrato socioeconómico y expectativas laborales. CALIDAD EN LA EDUCACIÓN n 54, julio 2021 15 El autor describe una dinámica en la que el estudiante se moviliza dentro de estos factores, los que aparecen representados por ejes en su modelo, distribuyendo la fuerza de cada uno según la debilidad de los demás y forzando a los otros ejes a reconfigurarse, para así mantener el equilibrio dinámico que exige mantenerse dentro de la universidad. Si uno de los ejes se debilita, el foco se moverá. A través de esta dinámica, sostiene que la deserción y permanencia son el resultado del grado de motivación que poseen los estudiantes, en el cual la motivación se relaciona directamente con la integración académica y social del estudiante. La integración académica, por su parte, se ve afectada por características preuniversitarias e institucionales, las cuales poseen las siguientes variables: • Características preuniversitarias: dependencia administrativa del colegio, rama educacional del establecimiento de origen, nota promedio de la enseñanza media, puntaje promedio de la Prueba de Selección Universitaria (PSU), edad de egreso de la enseñanza media, edad de ingreso a la universidad y preferencia por la carrera. • Características institucionales: grados académicos del cuerpo académico, condición de acreditación de la carrera, carga académica, rendimiento académico, vinculación externa, becas y créditos de financiamiento de estudios, infraestructura, satisfacción de los servicios estudiantiles y de la relación académico-estudiante. Por otro lado, la integración social se ve afectada por características familiares e individuales, cuyas variables son: • Características familiares: número de integrantes del grupo familiar, nivel educacional de los padres, situación laboral de los padres, ingreso económico familiar, lugar de residencia (cercanía con la universidad) y valores personales (familiares y socioculturales). • Características individuales: edad, género, estado civil, situación laboral, horas de trabajo, compromiso inicial con la carrera, compromiso con metas parciales, satisfacción con la relación de pares, calidad de salud, técnicas y habilidades de estudio. 16 DETERMINACIÓN DE VARIABLES PREDICTIVAS DE DESERCIÓN INICIAL PARA GENERAR UN SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA. ANÁLISIS SOBRE UNA MUESTRA DE ESTUDIANTES BENEFICIARIOS DE LA BECA DE NIVELACIÓN ACADÉMICA EN UNA UNIVERSIDAD PÚBLICA EN CHILE C. Contreras Además, Díaz (2008) menciona que la integración académica y social es afectada por las expectativas laborales de los alumnos. El modelo conceptual propuesto asume que todas las características actúan en forma permanente sobre el alumno durante sus años de estudios, por lo que está sometido a una tensión continua entre estos factores, manteniendo así un equilibrio en la intención de permanecer en la carrera. Cuando se rompe este equilibrio, abandona la carrera, la universidad o la educación terciaria del todo (Díaz, 2008). La tasa de retención de estudiantes en la ES, en especial la de primer año, es uno de los indicadores internacionales más utilizados para evaluar la eficiencia interna de las instituciones de educación superior (IES), considerando que la mayor parte de la deserción de estudiantes se da precisamente en ese periodo. Los niveles y variaciones de la tasa de retención y deserción de los alumnos al cabo de su primer año de estudios constituyen una de las grandes preocupaciones del sistema de educación superior en Chile, y del Ministerio de Educación (Mineduc) en particular, ello porque altos índices de retención no solo pueden ser indicadores de buena gestión de las IES, sino que también pueden traer consigo importantes ventajas para los estudiantes y su entorno familiar, así como para el propio Estado (SIES, 2015). De acuerdo con estimaciones basadas en estadísticas nacionales entregadas por el Servicio de Información de Educación Superior (SIES, 2015; 2016), la tasa de retención global de pregrado evaluada para 2014 fue cercana al 76,6%, mientras que la misma tasa para 2015 fue de 77,2%. Al considerar las áreas de estudio, las relacionadas con Salud y Agropecuaria son las con mayor tasa de retención al primer año para ambas cohortes, con 80,2% y 77,4% en 2014, y 81,8% y 79,8% en 2015, respectivamente. Por su parte, las áreas con menor retención son Humanidades y Artes para ambas cohortes, con 72,4% y 70,8% en 2014, y 72,8% para ambas áreas en 2015. Trece de las 20 carreras con mayor matrícula superan el 80% de retención de primer año en 2014, y 15 de las 25 carreras en la misma situación en 2015. Para ambas cohortes, Medicina es la carrera con mayor retención, con un 94,7% en ambos años. Las IES acreditadas tienen persistentemente mayor tasa de retención de primer año que aquellas instituciones no acreditadas. Para 2014, las instituciones acreditadas tuvieron una tasa de retención de 72,2% y CALIDAD EN LA EDUCACIÓN n 54, julio 2021 17 las instituciones sin acreditación un 53,7%. Para la cohorte del año 2015, las instituciones acreditadas muestran una tasa de 72,7% y las sin acreditación de 57,2%. En general, los matriculados en la ES provenientes de colegios particulares pagados tienen mayores tasas de retención que los particulares subvencionados y municipales, con tasas de 79,1%, 72,1% y 68,5%, respectivamente para 2014, y de 78,0%, 73,1% y 69,4%, respectivamente para 2015. Los matriculados provenientes de establecimientos científico-humanistas tienen mayores tasas de retención en las IES que los provenientes de establecimientos técnico-profesionales, con una tasa de 79,3% contra un 71,1% en 2014, y de 79,4% contra un 72,1% en 2015. En términos de género, consistentemente las mujeres muestran una tasa de retención de primer año más alta que la de los hombres, con un 73,1% versus 67,4% para la cohorte 2014, y de 74,3% versus 68,1% para la cohorte 2015. Hasta 2011, en la mayoría de los estudios prevalece la caracterización de la población desertora y la estadística descriptiva del fenómeno a través de las distintas cohortes con un abordaje metodológico de tipo estático. Desde entonces la investigación nacional se ha volcado a la elaboración de modelos predictivos y a la construcción de sistemas de alerta temprana (SAT) que lleguen a ser capaces de predecir el abandono y así las IES puedan propiciar la implementación de las medidas necesarias para aumentar las tasas de retención, y a la elaboración de indicadores de eficiencia que permitan que el gas