ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LAS CAUSAS DE REPROBACION

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LAS CAUSAS DE REPROBACION DESDE LA
PERSPECTIVA DEL ALUMNO DE INGENIERÍA DEL INSTITUTO TECNOLÓGICO
DE CHIHUAHUA II.
Susana Flores Payán
Alberto Camacho Ríos
Ramón Ontiveros Martínez
[email protected]
[email protected]
[email protected]
Instituto Tecnológico de Chihuahua II
Resumen
Las escuelas de educación superior tienen un alto índice de reprobación, que da evidencia de un
problema de calidad educativa. Lograr la productividad en la educación requiere del análisis de
los procedimientos y de los factores que afectan el proceso enseñanza aprendizaje. Normalmente
se ha visto que el problema se divide en varios factores, uno de ellos, al que más se evalúa, es el
alumno y se le señala como el más responsable del problema de reprobación. Ahora bien, ¿Que
piensa el alumno acerca de su falta de dedicación al estudio, es realmente culpable? Desde el
punto de vista del alumno, se desarrolló un análisis estadístico a través de la técnica de regresión
lineal para determinar la influencia que ejercen ciertos factores en la falta de dedicación al
estudio que produce la reprobación. El estudio fue realizado en el Instituto Tecnológico de
Chihuahua II con los alumnos de ingeniería que han reprobado al menos una materia. De un total
de 505 alumnos reprobados se encuestaron 167. El software Minitab fue utilizado en el análisis
de los datos. La regresión lineal múltiple arrojó que no hay factores que en conjunto sean
significativos. Sin embargo, el análisis de regresión lineal simple dejó ver que no resolver
ejercicios adicionales a la clase, la falta de hábitos de estudio, no tomar apuntes, así como no
asistir a asesorías, son factores significativamente importantes en la reprobación. Conocer los
puntos de vista de los estudiantes permitirá encontrar los errores educativos desde el origen y,
por lo tanto, la manera de abordarlos.
Palabras Clave: Causas de Reprobación, Hábitos de estudio, Tiempo de estudio.
Abstract
Higher education schools have a high failure rate, which means a problem of educational quality.
Achieving productivity in education requires analysis of procedures and factors that affect the
teaching-learning process. Normally the problem is due to several factors. One of them, the most
commonly assessed is the student and he/she is identified as the most responsible of the failure
problem. Now, what the student thinks about his/her lack of dedication to the study, is he/she
really guilty? From the student perspective, it was developed a statistical analysis through linear
regression technique to determine how some factors influence in the lack of dedication to study
that produces disapproval. The study was conducted with engineering students who have failed
at least one subject at the Instituto Tecnologico de Chihuahua II. The sample population was 505
and 167 students from them were surveyed. Minitab software was used for data analysis.
Multiple linear regression analysis showed there are no factors which are significant. However,
the simple linear regression analysis found that not solving additional exercises to the class, lack
of study skills, not taking notes, and not attend counseling are significant important reprobation
factors. Knowing the students point of views it will help to find educational errors from source,
and therefore, they could be addressed.
1.
Introducción
Una de las metas fundamentales en la educación nacional es la calidad y la productividad.
Es así que uno de los resultados que se buscan con el nuevo modelo educativo implementado por
la Dirección General de Educación Superior Tecnológica (DGEST) es la reducción tanto en la
deserción como la reprobación de estudiantes buscando así la permanencia y el éxito académico
(Reyes Rueda, et al. 2013). Este nuevo modelo educativo busca forjar la aptitud y el criterio del
estudiante para ser un profesionista de calidad y su principal objetivo es la no reprobación, sin
embargo, el objetivo no ha sido alcanzado completamente.
Los principales indicadores educativos para el 2003, según el INEGI, fueron: tasa de
deserción a nivel licenciatura del 8.3% y del nivel medio superior del 15.6 %, mientras que la
tasa de reprobación para el nivel medio superior fue del 39.3 %. La Universidad Tecnológica de
Ciudad Juárez ha presentado, según un estudio realizado, una deserción entre 27 y 30 % desde el
2005. Por otro lado, en un estudio realizado en el Instituto Tecnológico de Chihuahua se mostró
la eficiencia terminal de 33% (Reyes Rueda, et al 2013). Esto último indica un comportamiento
del fracaso del sistema educativo mexicano cuyas determinantes se ocultan como una situación
social de donde surge el “estudiante victima” (p. 33), una administración escolar ineficiente así
como la forma de percibir los porcentajes (García González, 2012).
Reyes Seañez (2006) dice que el aprovechamiento escolar depende de los factores que la
rodean y los define como problemas vocacionales, la situación económica y el rendimiento
académico. González Montes, et al (2011) dividen estos factores en tres categorías: el maestro,
los recursos escolares y el alumno. Por otro lado, Fragoso y Alcántara (2006) mencionan que los
problemas familiares, amistades y responsabilidades propias del ambiente social del estudiante,
son la causa principal del bajo rendimiento. Algunas variables son más difíciles de definir y
esclarecer, determinando así que los procesos educativos sean complejos debido a las acciones
de los involucrados (Piñero, 2008).
En la reprobación han sido contundentes los factores de tipo socioeconómico o
psicopedagógicas, incluyendo lo estadístico que se presenta como auto evidente (García
González, 2012). No obstante, el desempeño de los estudiantes se torna subjetivo, ya que no se le
atribuye culpa alguna en el problema. Así mismo, Fragoso y Alcántara (2006) mencionan que el
mismo sistema educativo, donde se memoriza el conocimiento, no responsabiliza al estudiante de
su aprendizaje y éste último no adopta el gusto por aprender. Piñero (2008) comenta que en el
ámbito de las representaciones sociales, el alumno desarrolla su propio contexto social.
Entonces, una representación social del agente educativo es que la reprobación se debe a
los problemas socioeconómicos del estudiante principalmente, enfocándose a dar soluciones de
tipo económico y académico con implementación de becas y tutorías. Por ejemplo, Alfaro
Avena, et al, (2011), plantean estrategias para desarrollar habilidades cognitivas en estudiantes
de matemáticas, cuando el problema en la reprobación no sea necesariamente la asignatura en si
misma sino situaciones de hábitos de estudio.
El Instituto Tecnológico de Chihuahua II (ITCH II), al igual que otras instituciones
educativas de nivel superior, cuenta con altos índices de reprobación en el área de Ingeniería.
Esto ya está definido por los administradores en porcentajes y, conociendo de manera vaga las
diferentes causas no precisan dicho comportamiento. Tratando de remediar el problema, el
Sistema Educativo Nacional ha considerado al estudiante como el elemento clave en la
reprobación y ha tratado de buscar soluciones académicas para ello. Considerando al alumno
como la parte vulnerable, nunca se le ha analizado como origen del problema. Luego, lo que se
busca es encontrar los factores especialmente académicos que el alumno percibe como razones
de fallar en alguna materia, intentando con ello proponer acciones correctivas en el quehacer
educativo.
2.
Metodología
Tratando puntualizar las causas de la reprobación desde el punto de vista del alumno, se
realizó un análisis con el método de regresión lineal usando el software de Minitab.
2.1 Características de la muestra
La muestra está constituida por alumnos de ingeniería del ITCH II que han reprobado al
menos una materia. El tamaño de la muestra fue de 167 de un total de 505 alumnos reprobados
de tres carreras: Ing. Industrial (II), Ing. en Sistemas Computacionales (ISC) e Ing. en Gestión
Empresarial (IGE) de todos los semestres.
2.2 Instrumento
Se aplicó una encuesta durante el semestre Enero-Febrero del 2013 en un espacio neutro
liberando al estudiante de cualquier influencia. La encuesta contiene preguntas personales como:
edad, sexo, estado civil, trabaja, horario, semestre, carrera, carga académica y si vive con los
papás. En el mismo documento se les pregunta el grado de influencia que tienen 29 factores,
donde la respuesta puede ser Nada, Poca, Mediana y Mayor, las cuales ayudaron a interpretar el
punto de vista de los alumnos acerca de su reprobación. Se uso la escala de Likert para definir las
respuestas cualitativas en cuantitativas de Nada, Poca, Mediana y Mayor por 1, 2, 3 y 4
respectivamente.
2.3 Método
La técnica de regresión lineal múltiple fue utilizada para determinar el modelo de
comportamiento de las causas de reprobación tal como lo ve el alumno. Se tomó como variable
de respuesta el tiempo dedicado al estudio y los demás factores como predictores. Posteriormente
fue aplicada una regresión lineal simple para visualizar factor por factor, dado que la regresión
lineal múltiple oculta los valores significativos del estudio. Los datos se analizaron en el
software Minitab con un nivel de confianza del 95%.
2.3.1 Regresión Lineal
Es la relación determinística matemática entre dos o más variables (Devore, 2000).
y = β0 + β1 x
La variable cuyo valor es fijo (x) es llamada variable independiente o predictor, cuya variable de
respuesta será y.
Para la regresión lineal múltiple, el modelo es:
y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + β3 x3
En tanto un análisis de varianza (ANOVA) se realizó para determinar si los coeficientes β son
significativos, declarando la siguiente hipótesis:
H0: βi = 0
Ha: βi ≠ 0
3.
Resultados
El problema de la reprobación es una cuestión educativa muy investigada sin resultados
claros de lo que sucede. Después de aplicar la encuesta a los alumnos del ITCH II se obtuvieron
los siguientes resultados.
La muestra fue el 33 % del tamaño de la población. Los alumnos de II representan el
50.11%, los alumnos de ISC son 38.6% y los de IGE son 11.3%. El índice de reprobación por
género es 36.5 % mujeres y 63.5% hombres. El 48.8% de los estudiantes encuestados trabaja
entre 8 y 40 hrs con una media de 26 hrs mientras que el resto no trabaja. El 76.5 % de los
estudiantes vive con sus padres. Las 29 preguntas de influencia fueron clasificadas en tres
factores: socioeconómicas, propios del alumno y debido al maestro.
De las preguntas socioeconómicas, se les cuestionó si tienen Problemas Familiares (C4),
Problemas Emocionales (C5), Falta de Recursos Económicos (C6), Falta de Motivación (C11),
El Trabajo (C12), Problemas de Salud (C15), Embarazo (C27) y Cuidado de hijos (C28) (Figura
1). La Figura 1 permite concluir que la Falta de Motivación es el factor más importante desde el
punto de vista del alumno, con una media encima de 2. Los demás rubros tuvieron una media por
debajo de 2 considerando que es nula o poca la influencia de ellos en la reprobación. Este
resultado se valida de forma transversal con los resultados de la encuesta al desempeño docente,
donde el alumno manifiesta que no es motivado para estudiar.
Problemas socio-economicos
4.0
3.5
Data
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
C4
C5
C6
C11
C12
C15
C27
C29
Figura 1. Factores socioeconómicos que afectan en la reprobación.
El siguiente factor analizado es el maestro, donde se calificaron: los Exámenes no
Evalúan los Temas (C9), el Maestro es muy Exigente (C13), el Profesor no Explica con Claridad
(C19), Insuficiente Material Didáctico (C20) y el Profesor no Domina el Tema (C24).
El maestro
4.0
3.5
Data
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
C9
C13
C19
C24
Figura 2. Factores del maestro que afectan en la reprobación.
La gráfica de la Figura 2 presenta respuestas entre nada y mediana influencia de los
factores analizados con una media de dos. Esto último significa que el alumno los considera de
poca influencia. Cabe mencionar que la variable C19 tiende a reducir su varianza, por lo que el
alumno percibe que el maestro no explica con claridad.
La Figura 3 muestra la percepción del alumno en cuanto a su responsabilidad académica.
La variable C1 es la Falta de Tempo Dedicado al Estudio, C8 es No Resuelve Problemas
Adicionales, C14 es la Falta de Hábitos de Estudio, C16 es No Toma Notas ni Apuntes, C17 es
que No Asiste a Asesorías, C18 es No Pone Atención a La Explicación, C25 es que Faltó Mucho
a Clases y C29 No Concluyó la Materia. Se observa que la media de C16, C18, C25 y C29 están
por debajo de 2, resultando que los alumnos consideran estos factores de poca influencia en la
reprobación. Se puede observar además, que el factor más influyente que tiene la mayor media es
la falta de dedicación al estudio.
El Alumno
4.0
3.5
Data
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
C1
C8
C14
C16
C17
C18
C25
C29
Figura 3. Factores del alumno que afectan en la reprobación.
Las gráficas anteriores concluyen que el factor más importante desde el punto de vista de
los alumnos es la Falta de Dedicación al Estudio. La Figura 4 muestra este último
comportamiento y, de acuerdo al histograma, los alumnos del ITCH II consideran que la falta de
tiempo dedicado al estudio les afecta medianamente en su desempeño escolar, provocando la
reprobación de al menos una materia. Se observa una media de 2.743 con un sesgo a considerar
este rubro de mayor influencia. Sin embargo, con el resto de las variables, los histogramas dan
para concluir que es nada o poca la influencia en la reprobación resultando valores de la media
menores a 2. Esto hizo necesario determinar la influencia a través del método de regresión lineal.
Falta de tiempo dedicado al estudio
Normal
Mean
2.743
StDev 0.8357
N
167
80
70
Frequency
60
50
40
30
20
10
0
1
2
3
4
C1
Figura 4. Falta de Tiempo dedicado al estudio
La Tabla 1 muestra el análisis de regresión múltiple que se llevó a cabo en relación a los
motivos de reprobación del alumno. Desde la interpretación del alumno, se toma como variable
de respuesta el tiempo dedicado al estudio (C1) y como predictores algunas responsabilidades
del alumno como: no resuelven problemas adicionales (C8), falta de hábitos de estudio (C14), no
toman apuntes en clase (C16), no asisten a asesorías (C17), no prestan atención a las
explicaciones (C18), faltan mucho a clases (C25) y no concluyeron la materia (C29).
Tabla 1. Análisis de Regresión Múltiple: C1 versus C8, C14, C16, C17, C18, C25, C29
The regression equation is
C1 = 2.00 + 0.126 C8 + 0.0592 C14 + 0.082 C16 + 0.0357 C17 + 0.0171 C18
+ 0.0156 C25 + 0.0081 C29
157 cases used, 10 cases contain missing values
Predictor
Constant
C8
C14
C16
C17
C18
C25
C29
Coef
2.0019
0.12551
0.05920
0.0823
0.03565
0.01705
0.01562
0.00810
S = 0.835850
SE Coef
0.2532
0.09235
0.07845
0.1047
0.07349
0.09919
0.07673
0.07811
R-Sq = 6.4%
T
7.91
1.36
0.75
0.79
0.49
0.17
0.20
0.10
P
0.000
0.176
0.452
0.433
0.628
0.864
0.839
0.918
R-Sq(adj) = 2.0%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
DF
7
149
156
SS
7.1248
104.0981
111.2229
MS
1.0178
0.6986
F
1.46
P
0.187
De acuerdo al modelo de regresión múltiple obtenido, no hay ninguna variable
correlacionada con la falta de dedicación al estudio, o sea, ninguna variable mencionada es
significativa, tal como resultó de los histogramas. El valor de p de 0.187 afirma esta declaración.
Sin embargo, el modelo de regresión múltiple esconde ciertas relaciones, por lo que es necesario
realizar un análisis de regresión simple para cada variable.
La Tabla 2 muestra como el análisis de regresión simple para No resuelvo ejercicios
adicionales (C8) sí muestra un valor significativo (p= 0.004), lo que indica que la falta de hacer
ejercicios extra clase es una factor influenciado por la falta de dedicación al estudio y por lo
tanto en la reprobación.
Tabla 2. Análisis de Regresión Simple: C1 versus C8
The regression equation is
C1 = 2.22 + 0.213 C8
164 cases used, 3 cases contain missing values
Predictor
Constant
C8
Coef
2.2232
0.21273
S = 0.818867
SE Coef
0.1877
0.07383
R-Sq = 4.9%
T
11.85
2.88
P
0.000
0.004
R-Sq(adj) = 4.3%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
DF
1
162
163
SS
5.5672
108.6279
114.1951
MS
5.5672
0.6705
F
8.30
P
0.004
De igual manera, para la relación entre El Tiempo Dedicado Al Estudio (C1) y la Falta De
Hábitos De Estudio (C14) se obtuvo un valor de p de 0.028, indicándolo como significativo en el
problema de la reprobación. En la relación con el hecho de No Tomar Apuntes en clase (C16) el
valor de p obtenido fue de 0.035, lo que también muestra un valor significativo, siendo similar el
valor para el hecho de No Asistir a Asesorías (C17). Sin embargo, se obtuvo un valor de p de
0.187 para el hecho de No Poner Atención A La Explicación (C18) lo que indica no ser
significativo en la reprobación, ya que se interpreta como que si ponen atención cuando asisten a
clases. En el análisis de varianza de la variable Falto Mucho a Clases (C25), resultó no
significativo con un valor de p igual a 0.426 puesto que los alumnos aseguran que asisten a clase
con regularidad. Por último, en el caso de No Haber Concluido La Materia (C29), el valor de p
fue 0.440 considerándose no significativo ya que la mayoría terminó el curso.
Tabla 3. Resumen de Factores Significativos
FACTOR
C8 No resuelva ejercicios adicionales
Valor p
Significativo
0.028
Si
C14 Falta de Hábitos de Estudio
C16 No Toma Apuntes en Clase
C17 No Asiste a Asesorías
C18 No Pone Atención a la Explicación
C25 Falta Mucho a Clases
C29 No Concluyó la Materia
0.028
0.035
0.035
0.187
0.426
0.440
Si
Si
Si
No
No
No
4. Conclusión
Con el reporte se logró interpretar estadísticamente y diagnosticar desde la perspectiva
del alumno la concepción de su desempeño en el proceso de aprendizaje, que con el modelo
educativo basado en competencias encuentra congruencia con el ser y el deber ser. Como declara
García González (2012) lo que prevalece en primer instancia es lo ético y en segundo lo técnico,
por lo que se observa que el alumno aprecia que su comportamiento académico influye más que
el propio maestro o sus problemas socioeconómicos (González Montes, 2011). Aun así, el
alumno también considera que el profesor tiene poca influencia en la reprobación. Sin embargo,
sí observa que el maestro necesita explicar con más claridad. Una vez más, los alumnos del
ITCH II consideran que los hábitos de estudio y su mismo desempeño son situaciones que
afectan el índice de reprobación de esta institución.
Haciendo referencia a que el 48.8 % de los alumnos trabaja y el resto no, que el 76.5%
vive con sus padres, realmente no se ve un problema socioeconómico que justifique al alumno
como víctima, cayendo en una representación social educativa falsa. Definitivamente, antes de
buscar solucionar problemas de reprobación, el sistema educativo debe diagnosticar su población
estudiantil, para definir lo que lo aqueja. El alumnado del ITCH II acepta una responsabilidad
académica importante, dado que consideraron que la causa fundamental en la reprobación es su
falta de dedicación al estudio, que incluye no hacer ejercicios extras, no asistir a asesorías, no
hacer apuntes y principalmente no contar con hábitos de estudio.
Una propuesta remedial en la reprobación es establecer a través de los diferentes cursos
estrategias didácticas donde el estudiante vaya adquiriendo hábitos de estudio que le permitan
primeramente obtener el gusto por aprender y posteriormente la capacidad de dedicación para el
logro de objetivos no sólo profesionales sino además personales. La productividad en la
educación es lograr mejores egresados con la optimización de los recursos existentes, mejorando
la eficiencia terminal y con estrategias educativas básicas, capacitando a los maestros para su
mejor desempeño. Esto último a través de reconocer las debilidades y habilidades de los
estudiantes.
Referencias
1. Alfaro Avena, L.L., Chávez Pierce, J.E. y Salazar, M.C. (2011). Evaluación
diagnóstica en matemáticas básicas a estudiantes de primer ingreso del Instituto de
Ingeniería y tecnología de la UACJ. Congreso Internacional CIPITECH. 4˚, 946-954
2. Devore, J.L., (2000). Probability and Statistics for Engineering and the Sciences.
USA: Duxbury Thomson Learning.
3. Fragoso Mondragón, T.C. y Alcántara Ávila, M.A. (2006). Influencia de los factores
estresantes en el rendimiento escolar en alumnos de segundo de secundaria. Obtenido
de la pagina http://www.udlondres.com/revista_psicologia/articulos/factores.htm el
dia 20 de Octubre,2013
4. García González, C.M. (2012). Ensayo sobre el fracaso de lo escolar. Que es lo que
fracasa? Siete Argumentos. Revista de Educación y Desarrollo. 31-38
5. González Montes, A., Rodríguez Galván, L.F., Treviso Burciaga, J.L., Flores Payan,
S. y Makita Aguilar, M.A. (2011). Factores que afectan el rendimiento escolar d los
alumnos de ingeniería industrial del Instituto Tecnológico de Chihuahua II. Congreso
Internacional CIPITECH. 4˚, 955-964
6. INEGI. (2005). Estadísticas de Educación: Edición 2005. Obtenido de la página
http://www.inegi.gob.mx/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/continuas/
sociales/educacion/2005/BoletinEducacion-2005.pdf el día 10 septiembre del 2013.
7. Piñero Ramírez, S. L. (2008). La teoría de las representaciones sociales y la
perspectiva de Pierre Bourdieu: Una articulación conceptual. Revista de Investigación
Educativa,
7.
Recuperado
en
Agosto
2013,
de
http://www.uv.mx/cpue/num7/inves/pinero_representaciones_bourdieu.html
8. Reyes Rueda, M.L., Fierro Murga, L.E., García Lujan, B.L. y Aranda Gómez, C.P.
(2013). Deserción, rezago y eficiencia terminal en las carreras de Ingeniería
Industrial y Química en el Instituto Tecnológico de Chihuahua. Investigación
Multidisciplinaria. Órgano de Investigación del Tecnológico de Monterrey Campus
Chihuahua. 41-50.
9. Reyes Seañez, M.A. (2006). Una reflexión sobre la reprobación escolar en la
educación superior como fenómeno social. Revista Iberoamericana de Educación.
Obtenido de: http://www.rieoei.org/deloslectores/1510Reyes-Maq.pdf Obtenido
Octubre del 2013.