Factores que inciden en la deserción estudiantil en carreras de perfil Ingeniería Informática

Autores/as

Palabras clave:

abandono, retención estudiantil, educación superior, ingeniería informática

Resumen

Resumen

El propósito de esta investigación es identificar los factores relevantes que inciden en la deserción de los estudiantes universitarios, en particular en el contexto de carreras del perfil Ingeniería Informática en la Educación Superior cubana. Se analizan investigaciones previas en el área y estudios específicos de deserción en las enseñanzas técnicas. Posteriormente se realiza un estudio cuantitativo para detectar los factores predictivos de deserción en una muestra de 485 estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso de todas las provincias del país, utilizando análisis de correlación, regresión logística y análisis discriminante. Los resultados indican que las variables provincia de procedencia, la opción en que solicitó la carrera, la nota del examen de ingreso en Matemática y el rendimiento académico en Matemática y Programación, son factores incidentes en la deserción estudiantil en el primer año de carreras de perfil Ingeniería Informática. Se obtiene una función discriminante capaz de clasificar correctamente el 91.5% de los casos estudiados. Estos resultados son importantes para la identificación de estudiantes en riesgo de deserción y la realización de propuestas pedagógicas que los atiendan.

Abstract

The purpose of this piece of research is to identify the relevant factors that affect the dropout of university students, particularly in the context of careers in the Computer Engineering profile in Cuban Higher Education. Previous research in the area and specific dropout studies in the technical studies are analyzed. Subsequently, a quantitative study is carried out to detect the predictive factors of dropout in a sample of 485 students from a cohort of all the provinces of the country, using correlation analysis, logistic regression and discriminant analysis. The results indicate that the variables province of origin, the option in which the degree was requested, the grades obtained for the entrance examination in Mathematics and the academic performance in Mathematics and Programming, are influential factors in student dropout in the first year of Computer Engineering. A discriminant function is obtained that accurately classifies 91.5% of cases. These results are important to identify students at risk of dropout and proposing pedagogical strategies to help them.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Niurys Lázaro Alvarez, Universidad de las Ciencias Informáticas

Profesora de Matemática y metodóloga del Centro de Innovación y Calidad de la Educación de la UCI.

Realizo actualmente el Doctorado en Ciencias de la Educación en la UGR

Citas

Ahmed, N., Kloot, B., & Collier-Reed, B. I. (2015). Why students leave engineering and built environment programmes when they are academically eligible to continue. European Journal of Engineering Education, 40(2), 128-144. https://doi.org/10.1080/03043797.2014.928670

ALFA GUIA. (2011). Disponible en: https://www.alfaguia.org/www-alfa/index.php/es/

Altin, H., & Rantsus, R. (2015). Why students fail to graduate ict-related curricula at university level. En INTED2015: 9th International Technology, Education and Development Conference (pp. 5364-5368). Madrid: IATED. Recuperado de https://sisu.ut.ee/sites/default/files/ict/files/heilo_altin_inted.pdf

Alzen, J. L., Langdon, L. S., & Otero, V. K. (2018). A logistic regression investigation of the relationship between the Learning Assistant model and failure rates in introductory STEM courses. International Journal of STEM Education, 5(1), 1-12. https://doi.org/10.1186/s40594-018-0152-1

Araque, F., Roldán, C., y Salguero, A. (2009). Factors influencing university drop out rates. Computers and Education, 53(3), 563–574. doi:10.1016/j.compedu.2009.03.013

Arce, M. E., Crespo, B., y Míguez, C. (2015). Higher Education Drop-Out in Spain — Particular Case of Universities in Galicia. International Education Studies, 8(5), 247–264. doi:10.5539/ies.v8n5p247

Arriaga, J., Velásquez, M., & Coord. (2013). Marco Conceptual sobre el Abandono. Construcción bcolectiva del concepto de abandono en la educación superior para su medición y análisis. Proyecto ALFA GUIA.

Barragán, S., y González, L. (2015). Un modelo para explicar la retención en la universidad de bogotá jorge tadeo lozano: arboles de decisión. V CLABES. Recuperado de https://revistas.utp.ac.pa/index.php/clabes/article/view/1090/1113

Bean, J. P. (1980). Dropouts and turnover: The synthesis and test of a causal model of student attrition. Research in Higher Education, 12(2), 155–187. doi:10.1007/BF00976194

Bellei, C. coord. (2013). Situación Educativa de América Latina y el Caribe: OREALC-UNESCO. Recuperado de: http://www.unesco.org/new/fileadmin/MULTIMEDIA/FIELD/Santiago/images/SITIED-espanol.pdf

Bernardo, A., Esteban, M., Fernández, E., Cervero, A., Tuero, E., y Solano, P. (2016). Comparison of personal, social and academic variables related to university drop-out and persistence. Frontiers in Psychology, 7(OCT), 1–9. doi:10.3389/fpsyg.2016.01610

Bonaldo, L., y Nobre, L. (2016). Dropout : Demographic profile of Brazilian university students. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 228(June), 138–143. doi:10.1016/j.sbspro.2016.07.020

Bulgarelli-Bolaños, R. M., Rivera-Rodríguez, J. A., y Fallas-Vargas, M. A. (2017). El proceso vocacional del estudiantado universitario en condición de logro y rezago académico : Un análisis desde el enfoque evolutivo de Donald Super. Revista Electrónica Educare, 21(1), 1–24. doi:http://dx.doi.org/10.15359/ree.21-1.1

Cabrera, A. F., Nora, A., & Castañeda, M. B. (1992). The role of finances in the persistence process: A structural model. Research in Higher Education, 33(5), 571²593. https://doi.org/10.1007/BF00973759

Canedo, E. D., Santos, G. A., y Leite, L. L. (2018). An Assessment of the Teaching-Learning Methodologies Used in the Introductory Programming Courses at a Brazilian University. Informatics in Education, 17(1), 45–59. doi:10.15388/infedu.2018.03

Da Re, L., y Clerici, R. (2017). Abandono , rendimiento académico y tutoría : una investigación de la Universidad de Padua. Educatio Siglo XXI, 35(2), 139–160. doi:http://dx.doi.org/10.6018/j/298551

De Conincka, D., Matthijsa, K., y Luyten, P. (2019). Subjective well-being among first-year university students: A two-wave prospective study in Flanders, Belgium. Student Success, 10(1), 33–45. doi:10.5204/ssj.v10i1.642

Díaz Peralta, C. (2008). Modelo conceptual para la desercion estudiantil universitaria chilena. Estudios Pedagógicos, XXXIV(2), 65-86. Recuperado de

http://www.scielo.cl/pdf/estped/v34n2/art04.pdf

Donoso, S., y Schiefelbein, E. (2007). Analisis de los modelos explicativos de retencion de estudiantes en la Universidad: una vision desde la desigualdad social. Estudios Pedagógicos, XXXIII(1), 7–27. doi:10.4067/S0718-07052007000100001

Elster, D. (2014). First-YeaU SWXdenWV· PUiRUiWieV and Choices in STEM Studies - IRIS Findings from Germany and Austria. Science Education International, 25(1), 52-59. Recuperado de https://pdfs.semanticscholar.org/e2dc/0f12503f06ceedb7688170e057b8692dafd5.pdf

Estrada, R., Zaldivar, A., Nava, L., Peraza, J. F., Zaragoza, J. N., Diaz, E. M., y Aguilar, C. (2011). Identification of variables associated with academic success of higher education students applying data mining. En A. Chova, LG; Belenguer, DM; Martinez (Ed.), 3rd International Conference on Education and New Learning Technologies (EDULEARN) (pp. 4958–4963). Barcelona, SPAIN. Recuperado de: https://library.iated.org/view/ESTRADA2011IDE

Ethington, C. A. (1990). A psychological model of student persistence. Research in Higher Education, 31(3), 279-293. https://doi.org/10.1007/BF00992313

Fonseca, G., & García, F. (2016). Permanencia y abandono de estudios en estudiantes universitarios: un análisis desde la teoría organizacional. Revista de La Educación Superior, 45(179), 25-39. https://doi.org/10.1016/j.resu.2016.06.004

García de Fanelli, A. (2018). Panorama de la educación superior en Iberoamérica. Red INDICES.

González-Rámirez, T., y Pedraza-Navarro, I. (2017). Variables sociofamiliares asociadas al abandono de los estudios universitarios. Educatio Siglo XXI, 35(2), 365–388. doi:10.6018/j/298651

Graffigna, A. M., Hidalgo, L., Jofré, A., Berenguer, M. D. C., Moyano, A., y Esteybar, I. (2014). Tutorial Practice as a Strategy of Retention at the School of Engineering. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 116, 2489–2493. doi:10.1016/j.sbspro.2014.01.598

Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., y Baptista-Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la Investigación. (McGRAW-HIL, Ed.) (Sexta). México. Recuperado de: https://periodicooficial.jalisco.gob.mx/sites/periodicooficial.jalisco.gob.mx/files/metodologia_de_la_investigacion_-_roberto_hernandez_sampieri.pdf

Hernández, D. de la C., Vargas, A., Almuiñas, J. L., y García, J. L. (2015). Los indicadores actuales de la eficiencia académica: necesidad de su perfecionamiento. Pedagogía Universitaria, XX(3), 53–62. Recuperado de: http://cvi.mes.edu.cu/peduniv/index.php/peduniv/article/view/690

Heublein, U., y Wolter, A. (2011). Studienabbruch in Deutschland. Definition, Häufigkeit, Ursachen, Maßnahmen. Zeitschrift Für Pädagogik, 57(2), 214–236. Recuperado de: https://www.pedocs.de/volltexte/2014/8716/pdf/ZfPaed_2_2011_Heublein_Wolter_Studienabbruch_in_Deutschland.pdf

Horruitiner Silva, P. (2009). La Universidad Cubana: el Modelo de Formación. Editorial Universitaria del Ministerio de Educación Superior.

IESALC/UNESCO. (2006). Repitencia y deserción universitaria en América Latina (CINDA). Recuperado de: https://www.cinda.cl/download/libros/Repitencia y Deserción Universitaria en América Latina.pdf

Kori, K., Pedaste, M., y Must, O. (2018). The Academic, Social, and Professional Integration Profies of Information Technology Students. ACM Trans. Comput. Educ., 18(4), 20:1-20:19. https://doi.org/10.1145/3183343

Lacave, C., Molina, A. I., & Cruz-Lemus, J. A. (2018). Learning Analytics to identify dropout factors of Computer Science studies through Bayesian networks. Behaviour & Information Technology, 0(0), 1-15. https://doi.org/10.1080/0144929X.2018.1485053

López, S., Carpeño, A., Arriaga, J., y Ruiz, M. (2016). Experiencias para el Fomento de las Vocaciones Tecnológicas entre Estudiantes de Enseñanza Secundaria. En A. Lago Ferreiro y M. G. Gericota (Eds.), TICAI 2016: TICs para el Aprendizaje de la Ingeniería. Recuperado de: http://romulo.det.uvigo.es/ticai/libros/2016/2016/Cap12.pdf

Maris, S., & Difabio, H. (2009). Academic achievement and formal thought in engineering students. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 7(2), 653-672

MES. Normas Generales del Sistema de Ingreso a la Educación Superior (2014). Recuperado de https://www.mes.gob.cu/sites/default/files/documentos/resoluciones/2014/Res 97.2014.pdf

MES. Reglamento de Organización Docente de la Educación Superior (2017). Cuba.

Meyer, M., & Fang, N. (2019). A qualitative case study of persistence of engineering undergraduates. International Journal of Engineering Education, 35(1), 99-108.

Miliszewska, I., Barker, G., Henderson, F., & Sztendur, E. (2006). The Issue of Gender Equity in Computer Science - What Students Say. Journal of Information Technology Education, 5. Recuperado de https://cutt.ly/Kr8Fusz

Murtaugh, P. A., Burns, L. D., y Schuster, J. (1999). Predicting the retention of university students. Research in Higher Education, 40(3), 355–371. Recuperado de: https://link.springer.com/article/10.1023/A:1018755201899

Niitsoo, M., Paales, M., Pedaste, M., Siiman, L., & Tõnisson, E. (2014). Predictors of informatics students progress and graduation in university studies. En Proceedings of INTED2014 Conference (pp. 2521-2529).

Paimin, A. N., Prpic, J. K., Hadgraft, R. G., & Alias, M. (2017). Understandings students learning experiences in higher education. En Proceedings of INTED2017 Conference (pp. 6670-6676). Valencia, Spain.

Paivi, P. (2012). Enthusiasm Towards Mathematical Studies in Engineering. Proceedings of the 36th Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education, 3(1990), 313-320. Recuperado de

https://www.academia.edu/1869433/Enthusiasm_towards_Mathematical_Studies_in_Engineering

Pascarella, E. T., Pierson, C. T., Wolniak, G. C., y Terenzini, P. T. (2004). First-Generation College Students : Additional Evidence on College Experiences and Outcomes. The Journal of Higher Education, 75(3), 249–284. doi:10.1353/jhe.2004.0016

Pascarella, E. T., y Terenzini, P. T. (1980). Predicting Freshman Persistence and Voluntary Dropout Decisions from a Theoretical Model. The Journal of Higher Education, 51(1), 60–75. Recuperdo de: http://www.jstor.org/stable/1981125

Peña-Calvo, J. V., Inda-Caro, M., Rodríguez-Menéndez, C., y Fernández-García, C. M. (2016). Perceived Supports and Barriers for Career Development for Second-Year STEM Students. Journal of Engineering Education, 105(2), 341–365. doi:10.1002/jee.20115

Peña-Hernández, Y., Martínez-Sánchez, N., & Jesús-Calderíus, M. de. (2019). Apuntes históricos sobre la permanencia estudiantil en el contexto universitario cubano. EduSol, 19(66), 98-112.

Portella Teixeira de Mello, S., de Melo, P. A., & Teixeira de Mello Filho, R. (2015). Estudando a evasão no ensino tecnológico em uma instituição de ensino superior no sul do Brasil. EccoS - Revista Científica, (37), 181-196.

https://doi.org/10.5585/eccos.n37.4890

Salazar-Fernandez, J. P., Sepúlveda, M., & Munoz-Gama, J. (2019). Influence of Student Diversity on Educational Trajectories in Engineering High-Failure Rate Courses that Lead to Late Dropout. In IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) (pp. 607-616).

SelecciónWos, (2019). http://lsi.ugr.es/zoraida/Fuentes20/articulos.html

Soistak, M. M., Martins, L. M., y Galan, T. do C. (2018). Why engineering students give up in their formation : a case. Nuances: Estudos Sobre Educação, 29(1), 154–168. doi:10.32930/nuances.v29i1.4391.154

Spady, W. G. (1970). Dropouts from Higher Education: An Interdisciplinary Review and Synthesis. Interchange, 1(1), 64–85. doi:10.1007/BF02214313

Spady, W. G. (1970). Dropouts from Higher Education: An Interdisciplinary Review and Synthesis. Interchange, 1(1), 64-85. https://doi.org/10.1007/BF02214313

Suárez-Montes, N., y Díaz-Subieta, L. B. (2015). Estrés académico, deserción y estrategias de retención de estudiantes en la educación superior. REVISTA DE SALUD PÚBLICA, 17(2), 300–313. doi:10.15446/rsap.v17n2.52891

Tinto, V. (1975). Dropout from Higher Education : A Theoretical Synthesis of Recent Research. Review of Educational Research Winter, 45(1), 89–125. doi:10.3102/00346543045001089

Tinto, V. (2010). From theory to action: Exploring the institutional conditions for student retention. (J.C. Smart (ed.), Ed.) (Springer N). Higher education: Handbook of theory and research. https://doi.org/10.1007/978-94-007-2950-6

Úbeda-Sánchez, Á. M., Fernández-Cano, A., & Callejas, Z. (2019). Inferring hot topics and emerging educational research fronts. On the Horizon, 27(2), 125-134. https://doi.org/10.1108/OTH-04-2019-0017

Van Den Broeck, L., De Laet, T., Lacante, M., Pinxten, M., Van Soom, C., & Langie, G. (2017). Comparison between bridging students and traditional first-year students in engineering technology. European Journal of Engineering Education, 0(0), 1-16. https://doi.org/10.1080/03043797.2017.1417357

Xenos, M., Pierrakeas, C., & Pintelas, P. (2002). A survey on student dropout rates and dropout causes concerning the students in the Course of Informatics of the Hellenic Open University. Computers and Education, 39, 361-377. https://doi.org/10.1016/S0360-1315(02)00072-6

Yong-Min, L., Ai-bin, C., & Jun, T. (2009). A new viewpoint on the reason of computer science courses students dro pout. En ETP/ IITA World Congress in Applied Computing, Computer Science and Computer Engineering (pp. 185-188). Sanya, Peoples R China: ETP-Engineering Technology Press.

Zehetmeier, D., Axel, B., Bruggemann-Klein, A., Thurner, V., & Schlierkamp, K. (2015). Finding Competence Characteristics among First Semester Students in Computer Science. En 45th Annual Frontiers in Education Conference (pp. 1079-1087). https://doi.org/10.1109/FIE.2015.7344201

Descargas

Publicado

2020-06-08

Número

Sección

Campo abierto