702 PREDICTORES DE RENDIMIENTO ACADEMICO EN LA CARRERA DE INGENIERIA COMERCIAL DE LA UNIVERSIDAD AUSTRAL DE CHILE ADMISION 2004-2010 2011

Proceedings del XXVII Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA
Proceedings – Vol. 4, año 2011
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7.02 PREDICTORES DE RENDIMIENTO ACADÉMICO EN LA CARRERA DE
INGENIERÍA COMERCIAL DE LA UNIVERSIDAD AUSTRAL DE CHILE, ADMISIÓN
2004-2010
GASTÓN VERGARA D.
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AUTORES:
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[email protected]
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Instituto de Estadística, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad Austral de Chile
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JAIME ASTETE A.
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[email protected]
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Instituto de Administración, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad Austral de Chile
JUAN CARLOS MIRANDA C.
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[email protected]
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Instituto de Estadística, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad Austral de Chile
FREDY RIADI A.
[email protected]
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Instituto de Administración, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad Austral de Chile
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RESUMEN
El rendimiento académico de los estudiantes que ingresan a los primeros años de estudios en las
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universidades chilenas ha sido una preocupación permanente de las autoridades universitarias y motivo de múltiples
estudios, pero pocas investigaciones han estudiado la relación que tienen los instrumentos utilizados para la
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selección de los estudiantes en las diferentes carreras y su rendimiento académico posterior.
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Utilizando una población de estudiantes en dos Carreras de pregrado de la Universidad Austral de Chile, se
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han estudiado los diferentes factores constitutivos del proceso de admisión a la universidad, determinado cuales
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permiten predecir de mejor manera el rendimiento académico del estudiante, para tal efecto se utilizaron tres
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indicadores de rendimiento académico universitario: promedio semestral primero y segundo semestre (PSP) y
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promedio general acumulado (PGA).
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Se determinó que el mejor indicador pre ingreso a la universidad que permite estimar el rendimiento
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académico de los estudiantes universitarios el primer años, es el promedio de notas de enseñanza media (NEM),
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presentado la mejor correlación con los PSP del primer y segundo semestre y el PGA.
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Palabras claves: Promedio semestral, Promedio Anual, Correlación, Rendimiento.
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1. Introducción
Durante un periodo de 35 años se aplicó el sistema de ingreso a las Universidades
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conocido como Prueba de Aptitud Académica (PAA) ésta, en conjunto con las Notas de
Enseñanza Media (NEM) otorgaba un puntaje de ingreso a cada estudiante. Los cambios en la
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malla curricular de las enseñanzas básica y media llevaron al Consejo de Rectores a elaborar un
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nuevo instrumento de ingreso el cual se conoce como Pruebas de Selección Universitaria (PSU),
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el cual evaluará tanto las habilidades intelectuales como los modos de operación y métodos
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generales aplicados a la resolución de problemas en: Lenguaje y Comunicación, Matemática,
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Historia y Ciencias Sociales y Ciencias, esta última abarca Biología, Física y Química.
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Este cambio en el sistema de selección obliga a realizar un estudio y tal vez un cambio
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en las ponderaciones entregadas a cada componente de la batería de selección.
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Diversos estudios señalan la importancia de las NEM como factor preponderante en la
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predicción del rendimiento académico del alumno universitario (Giusti, 2004), sin embargo
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este factor puede ver disminuido su valor predictivo por el aumento discrecional de las
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ponderaciones, hecho que ha quedado demostrado en estudios realizados por el
Departamento de Medición, Evaluación y Registro Educacional (DEMRE) de la Universidad de
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Chile.
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Debido a que el acuerdo del Consejo de Rectores deja con la mitad del porcentaje de
ingreso a ser distribuido de manera discrecional por cada Universidad, en particular por cada
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carrera, entre los componentes de la batería de selección (PSU y NEM) algunas Universidades
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decidieron aumentar el peso de las NEM, mientras que las Universidades de Chile y Católica
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planean llevar a cabo pruebas anexas que entreguen mayor información sobre el postulante.
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Frente a esto, y con la posibilidad planteada de variar la ponderación de las variables
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de ingreso para los nuevos postulantes se hace necesario realizar un estudio que demuestre si
existe o no una relación entre las variables de ingreso y el rendimiento universitario y cuales
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variables son más importantes en la selección.
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Dentro de las variables de selección se eligió estudiar las Notas de Enseñanza Media
(NEM), la Prueba de Aptitud parte Verbal (PAV), la Prueba de Aptitud parte Matemáticas (PAM)
y la Prueba Específica de Biología (PEB) ya que son homologables con las pruebas que
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componen el PSU.
Existen distintas formas de medir el desempeño académico universitario. Para este
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estudio se ocuparon el porcentaje de retención de cada variable de selección (número
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estudiantes ingresados versus número de estudiantes al final del período estudiado); la
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cantidad de semestres cursados en la carrera y el Promedio General Acumulado (PGA) al final
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del período.
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El Comité Técnico Asesor de la PSU plantea que los instrumentos de medición que son
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usados para tomar decisiones relevantes para las personas deben ser sometidos a estudios
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regulares que evalúen su validez y que cuando este instrumento se emplea con propósitos de
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selección, la validez más relevante es de tipo predictivo, por lo tanto, bajo el contexto de las
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pruebas plantean que esta validez predictiva se estima correlacionando los resultados de las
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pruebas de selección con una medida del rendimiento de la universidad que puede ser el
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promedio de notas al finalizar el primer año de estudios, el estudio del comité también plantea
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que las notas de enseñanza media (NEM) mantienen una capacidad predictiva alta para todos
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los años estudiados (2003 a 2006) y la prueba de Matemáticas (PSUM) también posee una
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elevada capacidad predictiva comparable a las del NEM en contraste con la prueba de
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Lenguaje(PSUL) que muestra una capacidad predictiva baja al igual que la prueba de Ciencias
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Sociales (PSUH) y la prueba de Ciencias (PSUC) (Comité Técnico Asesor del Honorable Consejo
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de Rectores de las Universidades Chilenas, 2008).
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Según Gallegos et al. (2005) “esta correlación es similar para todos los tipos de colegios
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(municipales, particulares subvencionados y particulares pagados), pero no así las magnitudes
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de los puntajes”.
Gallegos también plantea que “otro factor a tener en cuenta es que las NEM de
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distintos colegios, aún si son del mismo tipo de colegios, no indican lo mismo. La poca similitud
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de la información entregada por las NEM (debido a las diferencias en las evaluaciones de los
establecimientos educacionales) ha presentado un problema para el actual sistema de
selección universitaria, dificultando también el uso de este indicador como método de
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selección”.
Según Fisher y Reppeto (2002) en un estudio de método de selección y resultados
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académicos de la Escuela de Ingeniería, Universidad de Chile de 2002 en el que se contó con
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información para los alumnos ingresados entre los años 1994 y 2001 con un total de 3500 que
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rindieron la antigua prueba de aptitud académica el estudio demuestra en forma grafica que
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efectivamente se observa que a mayor puntaje NEM (notas de enseñanza media) o PEM
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(prueba específica de matemática) la tendencia esperada implica mayor puntaje lo que implica
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menor tasa de repetición y mejores promedios de notas “Nuestros resultados indican que el
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puntaje de ingreso es un indicador relativamente bueno del rendimiento de los alumnos.
Dentro de las componentes del puntaje de ingreso que explican el desempeño, son claves los
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efectos de las notas de la educación media (NEM), de la prueba específica de matemáticas
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(PEM) y de la prueba específica de física (PEF), ya que son significativas y con un efecto
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importante en el rendimiento en cada caso.”(Fisher y Reppeto 2002).
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Según otro estudio mas reciente realizado con las admisiones 2003 a 2006 por el
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comité técnico asesor de la PSU en el que se contó con datos de 181.441 estudiantes de las 25
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universidades entre los años anteriormente mencionados se establece en cuanto al
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rendimiento (Promedio Ponderado Acumulado, PPA) de los estudiantes , “se puede observar
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que las notas de enseñanza media mantienen una capacidad predictiva equivalente y
comparativamente alta para todos los años (r2003=0,23; r2004=0,25; r2005=0,23; r2006=0,23)
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se estimaron correlaciones a nivel de cada carrera. Tomando en cuenta que la forma más
simple y directa de representar el grado de relación entre predictores y notas universitarias es
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mediante las correlaciones bivariadas correspondientes en cuanto a la Prueba de Selección
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Universitaria de Lenguaje (PSUL) se mantiene relativamente estable entre los años 2004 y
2006.Para el año 2004 se observa una correlación promedio de 0,07 y para el 2005 y 2006 ésta
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llega a 0,09”. (Grajales, 2000).
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A su vez el estudio señala que la Prueba de Selección Universitaria de Matemáticas
(PSUM) entre los años 2004 y 2006
también mantiene una elevada capacidad predictiva
comparable a la del NEM.
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El objetivo general del presente estudio consiste en estimar y comparar la capacidad
predictiva de los factores de selección universitarios, en forma individual y combinada,
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considerando el rendimiento académico de los estudiantes del primer año de estudios, desde
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la admisión 2004 hasta la admisión 2010.
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2. Materia y métodos
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El tipo de investigación reúne características por un lado descriptivas dado que se
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determinaron porcentajes y cuantificaron resultados para ser posteriormente comparados, y
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correlacional debido a que se relacionaron las variables estudiadas.
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En el presente estudio usó una base de datos entregada por la Dirección de Estudios
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Estudiantil, con las admisiones 2004 a 2010.
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de Pregrado - Departamento de Admisión y Matricula y Departamento de Registro Académico
de
La información obtenida de la base de datos para cada estudiante es la siguiente:
Promedio Notas Enseñanza Media (NEM).
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Puntaje en la PSU Lenguaje y Matemática.

Puntajes Pruebas optativas Historia y Ciencias Sociales y Ciencias.

Promedio General Acumulado (PGA) del primer año y Promedio Semestral.
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Ponderado (PSP) del primer y segundo semestre.
Promedios de las asignaturas cursadas en el primer año.

Dependencia del establecimiento de procedencia, Particular, Particular Subvencionado,
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Municipal.
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 Rama de formación del establecimiento, Científico Humanista, Industrial, Comercial y
otros.
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3. Resultados
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El porcentaje de retención de cada rango de las variables en estudio se presenta en las
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figuras 1 a 3. Estas figuras muestran una tendencia clara en cuanto a que los mejores
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promedios y puntajes retienen un mayor porcentaje de estudiantes que los rangos inferiores;
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esto queda especialmente demostrado en la PSUL y PSUM y también parcialmente demostrado
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en la NEM.
Figura 2 Retención por PSUL
Figura 3 Retención por PSUM
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Figura 1 Retención por NEM
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Los Factores Obligatorios de Selección y su relación con el rendimiento
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académico se observan en las tablas 1 a 3.
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Se observa que las correlaciones al incluir solo los factores obligatorios como debiera
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esperarse son positivas, la PSU de matemática el primer semestre (P.S.P.1) tiene una
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correlación similar a las notas de enseñaza media (NEM) siendo estas dos variables un buen
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predictor del desempeño para este semestre, en cambio el segundo semestre (P.S.P.2) se
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observa que la PSU de matemática pierde capacidad predictiva reflejándose en su baja
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correlación, también se observa este efecto con la prueba de lenguaje, las NEM por su parte
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también descienden, pero su capacidad predictiva esta muy por encima de la PSU de
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Matemática y Lenguaje, las NEM son el factor que explican el rendimiento en mayor medida
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para los dos semestres y para el Promedio General Acumulado (P.G.A.).
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Al incluir la PSU de Ciencias se observa en el primer semestre (P.S.P.1) el NEM
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es superado por la PSU de Matemática, la PSU de Lenguaje y Ciencias muestran correlaciones
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similares levemente superiores para la PSU de Lenguaje, en el segundo semestre (P.S.P.2)
retoman preponderancia las NEM, y la PSU de Lenguaje supera levemente a la PSU de
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Matemática, la PSU de Ciencia muestra la correlación mas baja los dos semestres, en cuanto al
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Promedio General Acumulado (P.G.A), se observa que las NEM muestran la correlación mas
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alta, seguida por la PSU de Matemática que es levemente superior a la de Lenguaje, la Prueba
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de Ciencias queda en último lugar.
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Según un estudio perfil de ingreso de los estudiantes de la Carrera de Tecnología
Médica de la Universidad de Concepción (cohortes 2006 al 2008) realizado por Rocha et al.
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(2009) en el que se estudió el 100% de los estudiantes matriculados en primer año y su
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rendimiento académico en asignaturas de ciencias, el Promedio de las Notas de Enseñanza
Media (NEM) es mayor en los alumnos provenientes de establecimientos municipalizados en
las tres cohortes estudiadas, en tanto los alumnos provenientes de establecimientos particular
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pagado muestran una tendencia de mejores puntajes promedio en la Prueba de Selección
Universitaria (PSU) y la Prueba de Selección de Ciencias.
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5. Conclusiones
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Las NEM presentan mayor estabilidad en las tasas de retención estudiantil, sin
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embargo las pruebas PSUM y PSUL presentan una variabilidad mayor de rendimiento a través
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del tiempo y no necesariamente los puntajes más altos provocan las mayores retenciones
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estudiantiles.
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Al establecer una relación entre los factores obligatorios de ingreso a la Universidad y
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el rendimiento académico, se observa la importancia superior de las NEM tanto para el
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rendimiento del primero y segundo semestre individual, como también en el promedio general
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acumulado.
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Al incluir en la relación la PSU de Ciencias, el comportamiento que tiene la NEM sobre
de
el rendimiento del estudiante en semestres separados y promedio general, sigue siendo similar
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al no incluirlo, existiendo solo para el primer semestre una importancia levemente mayor de la
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PSUM.
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Indicadores más robustos relacionados con el estudio realizado, deberían incluir
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variables asociadas al establecimiento de origen del estudiante, eliminando posibles sesgos
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asociados a este factor.
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6. Bibliografía
din
gs
Comité Técnico Asesor del Honorable Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas.
(2008). Documentos Técnicos. Estudio acerca de la Validez Predictiva de los Factores de
ee
Selección a las Universidades del Consejo de Rectores, admisiones 2003 a 2006. Disponible en
Pr
oc
Internet:
FA
<http://www.cta-psu.cl/docs/Estudio_de_Validez_Predictiva_2003-2006.pdf> Accesado 2010
-E
NE
Noviembre.
Fisher, R., y A. Reppeto. (2002). Método de selección y resultados académicos: Escuela de
va
d
es
er
<http://www.cepchile.cl/dms/lang_1/doc_3234.html>
os
Ingeniería, Universidad de Chile. Disponible en Internet:
rR
Gallegos, S., N. Grau, R. Labarca, F. Meneses, C. Neilson y A. Parra. (2005). ¿ Se
to
Puede Mejorar el Sistema de Ingreso a las Universidades Chilenas? El uso del
Au
ranking en la Universidad Católica de Chile, Universidad de Chile y Universidad de
de
Santiago Accesado 2011 enero de Chile. Disponible en internet:
os
<http://www.cai.cl/web/web2/images/documentos/Docuementos_Contingencia/A
De
re
ch
FI/afi.doc3.pdf>
s-
Giusti, A. (2004). Evaluación de predictores de rendimiento académico en la carrera de
ing
Ingeniería Forestal de la Universidad Austral de Chile. Cybertesis Disponible en internet
Accesado
2011
ed
<http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2004/fifg538e/doc/fifg538e.pdf>
Pr
o
ce
noviembre.
Grajales, T. (2000). Correlación y regresión lineal múltiple. Disponible en
EN
EF
A
Internet:< http://tgrajales.net/corregmul.pdf>. Accesado 2011 enero
2490
Proceedings del XXVII Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA
Proceedings – Vol. 4, año 2011
ASFAE
Rocha, F., Acebedo, C.,y M. Flores. (2009). Perfil de ingreso de los estudiantes de la Carrera de
Tecnología Médica de la Universidad de Concepción (cohortes 2006 al 2008). Determinación de
din
gs
variables predictivas del rendimiento académico en asignaturas de ciencia. Trabajos originales.
EN
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Accesado 2010 diciembre.
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