Análisis de las Implicaciones del Deporte Sobre las Notas ...

Análisis de las Implicaciones del Deporte Sobre las Notas de los Estudiantes

Trabajo de Tesis

Presentado al

Departamento de Ingeniería industrial

por

Andrés Sebastián Buriticá Cortés

Asesor: Luis Arturo Pinzón Salcedo

Para optar al título de

Ingeniero Industrial

Ingeniería Industrial

Universidad de los Andes

2013

ii

DEDICATORIA

Le doy gracias a Dios por darme las cosas que más importan en la vida.

A mi papá por apoyarme en todo lo que he realizado en la vida.

A mi hermana por estar siempre en los momentos importantes y nunca dejar que me

vaya por otro camino.

A Pao por estar conmigo y darme su querer incondicional.

A mi mamá porque sé que siempre estás conmigo y eres mi luz de vida.

A Marce, a Sofi hermosa y a todas aquellas personas que aportaron en mi aprendizaje

a lo largo de la carrera.

iii

Tabla de contenido

Dedicatoria ........................................................................................................................... ii

Lista de Figuras ..................................................................................................................... v

I. Introducción ................................................................................................................. 1

II. Objetivos ....................................................................................................................... 4

2.1. Objetivo General ..................................................................................................... 4

2.2. Objetivos Específicos ............................................................................................. 4

III. Metodología .................................................................................................................. 5

IV. Marco Teórico .......................................................................................................... 7

4.1. Conceptos y definiciones ........................................................................................ 7

4.2. Articulación del problema ...................................................................................... 8

4.3. Análisis del sistema .............................................................................................. 10

V. Diagramas ................................................................................................................... 18

5.1. Diagramas Causales .............................................................................................. 18

VI. Modelo ..................................................................................................................... 20

6.1. Explicación del modelo ........................................................................................ 20

6.2. Análisis de sensibilidad ........................................................................................ 23

6.3. Hipótesis dinámica ............................................................................................... 30

6.3.1. Hipótesis dinámica preliminar según análisis estructural ................................ 32

iv

6.3.2. Hipótesis dinámica incorporando simulación .................................................. 39

6.4. Valoración del modelo .......................................................................................... 40

6.4.1. Frontera adecuada ............................................................................................ 40

6.4.2. Evaluación de estructura .................................................................................. 42

6.4.3. Error de integración .......................................................................................... 43

VII. Propuesta ................................................................................................................. 48

VIII. Conclusiones ........................................................................................................... 50

Referencias .......................................................................................................................... 51

Anexos .................................................................................................................................. 53

v

Lista de Figuras

Figura 1. Diagrama de niveles y flujos y ciclos de realimentación ............................................... 18

Figura 2. Rendimiento académico y Percepción del deporte, simulación con parámetros

iniciales. ......................................................................................................................................... 21

Figura 3. Sesiones de deporte no apropiadas y sesiones de deporte apropiadas, simulación con

parámetros iniciales. ...................................................................................................................... 22

Figura 4. Brecha de percepción y Ajuste de percepción, simulación con parámetros iniciales. .. 23

Figura 5. Comportamiento de la variable influencia del deporte en notas con parámetros

originales. ....................................................................................................................................... 24

Figura 6. Comportamiento suavizado de la variable influencia del deporte en notas. ................. 24

Figura 7. Comportamiento de las variables Rendimiento académico y Percepción del deporte,

ante cambios en la variable influencia del deporte en notas. ........................................................ 25

Figura 8. Comportamiento de la variable Tasa deserción con parámetros originales. ................ 26

Figura 9. Cambio en el comportamiento de la variable tasa deserción. ....................................... 27


ante cambios en la variable tasa de deserción. ............................................................................. 27

Figura 11. Comportamiento de la variable influencia del sobre cansancio en notas. .................. 28

Figura 12. Cambios en el comportamiento de la variable influencia del sobre cansancio en

notas. .............................................................................................................................................. 29


ante cambios en la variable Influencia del sobre cansancio en notas. .......................................... 29

Figura 14. Etapas de la variable Rendimiento académico. ........................................................... 31

vi

Figura 15. Experimento 1. Rendimiento académico con el ciclo B1 desactivado. ........................ 33




Figura 19. Experimento 5. Rendimiento académico con el ciclo R1 desactivado. ........................ 37


Figura 21. Experimento 7. Rendimiento académico con el ciclo R2 desactivado. ........................ 38

Figura 22. Hipótesis dinámica basada en simulación. .................................................................. 40

Figura 23. Comportamiento de las variables rendimiento académico y percepción del deporte.

Euler’s Method y Dt =0.25. ........................................................................................................... 44


Euler’s Method y Dt =0.5. ............................................................................................................. 44


Euler’s Method y Dt =1. ................................................................................................................ 44


Método Runge-Kutta 2 y Dt =0.25. ................................................................................................ 45


Método Runge-Kutta 2 y Dt =0.5. .................................................................................................. 45


Método Runge-Kutta 2 y Dt =1. ..................................................................................................... 46


Método Runge-Kutta 4 y Dt =0.25. ................................................................................................ 46


Método Runge-Kutta 4 y Dt =0.5. .................................................................................................. 47

vii


Método Runge-Kutta 4 y Dt =1. ..................................................................................................... 47

1

I. INTRODUCCIÓN

A lo largo del tiempo, en las grandes ciudades se ha tratado de incorporar el deporte en la

vida diaria de las personas y que éste permanezca como un hábito, no sólo por los beneficios de

salud que conlleva en el largo plazo, sino también por otros beneficios como agente socializador,

inhibidor de estrés, entre otros. En Colombia, particularmente en Bogotá existe la ciclovía, que

incorpora actividades recreativas, culturales y por supuesto actividades deportivas

(específicamente ciclismo), así como este espacio existen muchos otros complejos deportivos en

instituciones educativas que incentivan, integran y ayudan al entrenamiento deportivo de las

personas. Todos estos estímulos hacen que la práctica de algún deporte se convierta en hábito

para muchas personas.

El entrenamiento deportivo ha estado marcadamente influenciado por la concepción

mecanicista del ser humano. A pesar de que constantemente se aluda a la necesidad de

integrar todos los aspectos del entrenamiento y se propagan tendencias holísticas, la

estructura conceptual dominante sigue siendo la visión cartesiana que concibe a los

organismos vivientes prácticamente como máquinas constituidas por diferentes partes.

(Torrents, 2005)

A pesar que el pensamiento cartesiano ha ayudado en el conocimiento del entrenamiento

deportivo y el ser humano, ésta concepción no abarca a los sistemas vivientes como unidades que

se integran e interactúan entre ellas, generando así un pensamiento más general y menos preciso

acerca de este tema (Torrents, 2005). Por consiguiente, es de gran importancia para este trabajo

2

analizar la interacción de los organismos (seres humanos) y su entorno desde un pensamiento

sistémico.

Cabrera (2008, Citado por Martínez, F., & Londoño, J. (2012)) propone que el

pensamiento sistémico en el fondo trata de bosquejar las distinciones entre una identidad y una

no identidad, reconociendo las propiedades bidireccionales (qué afecta a qué y cómo lo hace) de

las relaciones, organizando los enlaces y tomando nuevas perspectivas para transformar puntos de

vista.

Si bien un modelo que integre todas las variables relevantes en algún caso de estudio

resulta muy llamativo, también es preciso aclarar que se vuelve muy complejo de entender y poco

probable a implementar. Por tal motivo, el presente trabajo tiene como objetivo principal

coadyuvar al conocimiento de las implicaciones de practicar activamente algún deporte, sobre el

rendimiento académico de un estudiante universitario.

Asimismo, el presente trabajo busca aportar diferentes elementos que ayuden al

entendimiento de esta interacción poco estudiada en las universidades colombianas. En las cuales

no es común otorgar becas por concepto deportivo. Por el contrario, en Norteamérica casi todas

las universidades poseen ésta opción, y se invierten cerca de $2 billones de dólares en becas

deportivas por año (McKay, 2012), beneficiando aproximadamente 177,560 estudiantes en el

2012 en Estados Unidos (Scholarship Stats, 2012).

Para lograr tal objetivo se realizará un trabajo de investigación aplicando el pensamiento

sistémico, comenzando con un análisis estructural que dará a entender cómo interactúan los

diferentes agentes y cómo el sistema en su totalidad se integra para dar la articulación del trabajo

en desarrollo. Posteriormente, se realiza un análisis del sistema el cual envuelve toda la

3

conceptualización del pensamiento sistémico y por último se hace uso de modelos, los cuales

permiten obtener una representación gráfica de las operaciones del proceso en estudio (Martínez

& Londoño, 2012).

4

II. OBJETIVOS

2.1. Objetivo General

Analizar cuál es el efecto de hacer deporte en el rendimiento académico de los estudiantes

de la Universidad de Los Andes.

2.2. Objetivos Específicos

Estudiar el sistema encontrado aplicando pensamiento sistémico.

Elaborar un modelo que permita ver el comportamiento de las variables a través

del tiempo.

Realizar un análisis de sensibilidad sobre las variables del modelo.

Validar la efectividad de la implementación por medio de una propuesta viable

para la universidad.

5

III. METODOLOGÍA

El método de construcción del presente trabajo realizará los tres principales pasos del

pensamiento sistémico para la problemática encontrada; el primero de estos es la articulación del

problema, en donde se debe caracterizar el problema en específico, se identificará las limitaciones

y alcance del proyecto, se acopiará datos pertinentes para observar posibles tendencias y se usará

observación directa del comportamiento del problema (Martínez, F., & Londoño, J., 2012).

El segundo paso es el análisis del sistema, en donde se realizará un análisis estructural para

entender el sistema y las posibles variables relevantes (endógenas, referentes a variables internas

y exógenas, referentes a variables del ambiente). “De esta manera, los distintos valores asignados

a las variables representan las particularidades y las dinámicas en el tiempo del sistema”

(Martínez, F., & Londoño, J., 2012). Para tal fin se consultará la bibliografía relevante y se harán

encuestas a los estudiantes de la Universidad de Los Andes para encontrar los parámetros que se

mencionarán posteriormente, sólo se tomarán en cuenta las variables relevantes para el análisis.

Finalmente, en el tercer paso se construirá un modelo con las variables identificadas, ya que

“(…) los modelos permiten la imitación de operaciones de un proceso o sistema del mundo real a

lo largo del tiempo. Son una declaración, no ambigua, de la forma en que interactúan los

componentes del sistema bajo estudio” (Checkland & Scholes, 1999., citado por Martínez, F., &

Londoño, J., 2012). En éste paso se elaborarán diagramas causales, los cuales precisan los ciclos

de realimentación de los sistemas, es decir, consisten en relaciones entre variables que se

conectan mediante el uso de flechas para denotar la influencia que hace una variable sobre la otra.

6

Además se identificarán los ciclos relevantes y su polaridad con el fin de modelar la estructura

del sistema (Sterman, 2000, pp. 137-140).

Para explicar el modelo se realizarán primero la hipótesis basada en la estructura del

modelo y segundo simulaciones para construir la hipótesis dinámica basada en simulación (para

obtener un proceso de aprendizaje) la cual es el sustento de análisis para definir posibles

decisiones o políticas y responder la pregunta: ¿cuál es el efecto de practicar algún deporte sobre

las notas obtenidas por los estudiantes?. Además, “la nueva hipótesis dinámica es el resultado de

un proceso iterativo en el que se integra, comprende e interpreta la información que proporcionan

ambos ejercicios: el análisis estructural y la simulación experimental” (Aceros, et al., 2011). Por

último, se generarán diferentes escenarios, para así identificar la sensibilidad de la variable y

poder concluir sobre esta. Con esto se podrán generar las conclusiones del trabajo y propuestas

identificadas.

7

IV. MARCO TEÓRICO

4.1. Conceptos y definiciones

Dinámica de Sistemas: “Explica el comportamiento de un sistema a partir de su estructura

lo que implica considerar la interacción y dominancia de los ciclos de realimentación que lo

conforman” (Aceros, et al., 2011).

Análisis estructural: “(…) consiste en la inspección detallada del modelo, de sus estructuras

de realimentación, variables que lo componen, ecuaciones, parámetros, (…) con el propósito de

construir una primera hipótesis dinámica” (Aceros, et al., 2011).

Simulación experimental: “(…) consiste en realizar una serie de experimentos en los que se

efectúan cambios ya sea en la estructura o en los parámetros del modelo con el fin de modificar y

probar la acción y función de los ciclos. A partir de dichos experimentos se busca identificar los

cambios en el patrón de comportamiento de la(s) variable(s) de interés (…)” (Aceros, et al.,

2011).

Deporte: “es una actividad física donde la persona elabora y manifiesta un conjunto de

movimientos (…), aprovechando sus características individuales y/o en cooperación con otro(s),

de manera que puede competir consigo mismo, con el medio o contra otro(s) tratando de superar

sus propios límites, asumiendo que existen unas normas que deben respetarse en todo momento

(…)” (Castejón).

8

4.2. Articulación del problema

Es importante tener en cuenta que el ejercicio o la práctica de algún deporte, tiene

influencia directa sobre la cognición y el funcionamiento del cerebro. Este tipo de prácticas

constantes en individuos con niveles cognitivos normales puede aumentar la capacidad cognitiva

(Kramer, Erickson, & Colcombe, 2006). En uno de los estudios realizados, en una muestra

desarrollada en la ciudad de Hong Kong con 4690 niños y adolescentes entre los grados 5 a 12, se

pudo concluir que existe una correlación baja aunque también positiva entre la participación en

deportes y el rendimiento académico percibido. (r = 0.10, P <0.01, r = 0.17, P <0.01 para las

mujeres, r = 0.06, NS para los hombres) (Trudeau & Shephard, 2008).

En otro estudio realizado se encontró una estrecha relación inversa entre los niveles de

actividad física y el deterioro cognitivo en las personas adultas,

For example, Yaffe et al. (2001) found an inverse relationship between the number

of blocks walked per week and energy expended and cognitive decline as assessed by

performance on a general test of cognitive function, the Mini Mental State Examination,

indicating that cognitive performance increased with increasing levels of reported activity.

(Kramer, Erickson, & Colcombe, 2006)

Aunque, se han realizado muchos estudios sobre personas adultas, es de mayor interés para

éste trabajo asociar la actividad física sobre personas de edades entre 16 y 25 años, pues es el

rango de edades en que las personas ingresan a la universidad. Estudios de US National

Longitudinal Study of Adolescent Health observaron que los adolescentes que eran más activos,

tenían mayores posibilidades de notas altas que sus compañeros menos activos (Trudeau &

Shephard, 2008).

9

Para averiguar la relación intrínseca del deporte en las notas de los estudiantes en

universidades, la Universidad de Michigan y los investigadores de Saginaw Valley State, hicieron

seguimiento sobre las calificaciones y hábitos de ejercicio de 266 estudiantes de pregrado,

controlando posibles variables que influyeran en el promedio de las notas de los estudiantes,

como: género, tiempo de estudio, deportes en los que participaban. Posteriormente, concluyeron

que en una escala de 0 a 4.0, los estudiantes que hacían ejercicio constantemente durante la

semana, obtenían en promedio, 0.4 puntos por encima en sus calificaciones (Parker, 2010).

Adicionalmente, un estudio comparativo de deportistas y no deportistas evaluó a casi 2000

estudiantes universitarios masculinos utilizando el test 16 PF de Cattel, que mide 16 rasgos de

personalidad (Shurr, Ashley & Joy, 1977). En donde, se determinó que ningún perfil individual

de personalidad hacía diferencia a los deportistas y los no deportistas. Sin embargo, cuando se

dividieron a los deportistas por deportes, se encontraron varias diferencias como se muestran en

la Tabla 1.

La Tabla 1 muestra los rasgos que exhibieron los participantes deportistas frente a los

participantes no deportistas (Weinberg & Gould, 1996).

No deportistas

Deportistas

de equipo

۞ Mayor extroversión.

۞Más dependencia.

۞Menor fuerza de ego.

Deportistas

individuales

۞Niveles superiores de

objetividad.

۞Menor ansiedad.

۞ Menor pensamiento

abstracto.

Deportistas

Tabla 1. Rasgos de comparación entre deportistas y no

deportistas

10

Por otro lado, es importante trabajar la temática anterior aplicando pensamiento sistémico,

ya que “(…) en ámbitos académicos y prácticos establece un marco conceptual que ayuda a

realizar el primer acercamiento a los problemas” (Senge, 1990). Debido a que el sistema que se

está buscando analizar cambia a través del tiempo. Además, se puede decir que el hábito de hacer

deporte no es una decisión que se cambia constantemente (no generalmente), por lo que entender

el cuerpo como un todo no sólo es la suma de sus partes, sino la integración y funcionalidad de

las mismas. Por ejemplo, Torrents (2005) expone un acercamiento al estudio del entrenamiento

deportivo desde la teoría de sistemas dinámicos donde concluye que ésta puede aplicarse a

individuos y seres humanos, suministrando información relevante sobre la coordinación de

movimientos y coordinación del mismo con otros individuos.

4.3. Análisis del sistema

Se tomó una muestra por medio de encuestas realizadas a 63 estudiantes de pregrado de la

Universidad de los Andes que hacían alguna actividad física incluidos los diferentes deportes

(Ver Anexo 1), dentro de las conclusiones de la misma (las cuales sirven para los parámetros de

entrada del modelo que se mostrará posteriormente) se puede decir que el 62% de los encuestados

son de género masculino y el 38% género femenino, el promedio de edad es de 20 años

aproximadamente el cual satisface nuestro rango de edad para poder aplicar el estudio en curso.

Para la pregunta ¿qué semestre está cursando actualmente?, los resultados se muestran en la

Tabla 2.

11

Una de las variables importantes es el promedio acumulado pues junto con el semestre que

están cursando se puede determinar una relación de semestre y promedio acumulado. Los

resultados se muestran en la Tabla 3.

Según la encuesta realizada el 35% de los entrevistados tienen el promedio acumulado

entre 3.76 y 4.00, el 18.33% de los estudiantes tiene el promedio entre 4.01 a 4.25, siendo los

porcentajes más significativos en la muestra.

Además, los resultados analizados de la encuesta muestran que del total de los encuestados

aproximadamente el 29.1% (el porcentaje se halló contando los que cumplían la condición)

mantiene un promedio acumulado de 3.76 y al mismo tiempo está cursando octavo o mayor a

Semestre Porcentaje

1 3,20%

2 9,50%

3 23,80%

4 12,70%

5 11,10%

6 6,30%

7 6,30%

8 14,30%

mayor a 8 12,70%

Tabla 2. Semestre que cursan los

estudiantes

Tabla 3. Promedio acumulado

Rango Porcentaje

3,00 - 3,25 3,33%

3,26 - 3,59 10,00%

3,60 - 3,75 8,33%

3,76 - 4,00 35,00%

4,01 - 4,25 18,33%

4,26 - 4,59 16,67%

4,60 - 4,75 6,67%

4,76 - 5,00 1,67%

12

octavo semestre. Así mismo, se puede decir que estos estudiantes tienen dedicación muy buena al

estudio y mantienen un nivel de ejercicio moderado.

Se les preguntó a los estudiantes qué deporte realizaban. Los resultados se pueden observar

en la Tabla 4. Además, se preguntó a los estudiantes por cuánto tiempo realizaban la actividad

física y cada cuánto. Los resultados se observan en la Tabla 5 y en la Tabla 6 respectivamente.

Deportes y

ejercicio

físico Porcentaje

Baloncesto 3,85%

Gimnasio 35,90%

Natación 6,41%

Rumba y bailes 5,13%

Aeróbicos 5,13%

Ciclismo 5,13%

Equitación 2,56%

Escalar 1,28%

Futbol, futsal 6,41%

Cardio, Trotar 7,69%

Judo 5,13%

Abdomen y/o

cuerpo 2,56%

Stretching 3,85%

Rugby 2,56%

Aikido 1,28%

Gimnasia 1,28%

Tenis 1,28%

Triatlon 1,28%

Karate 1,28%

Tabla 4. Deporte y/o actividad física que

realiza

Rango Porcentaje

20 - 40 8,06%

41 - 70 20,97%

71 - 100 24,19%

101 - 130 32,26%

131 - 160 6,45%

161 - 190 4,84%

191 - 220 0,00%

212 - 240 3,23%

Tabla 5. Duración diaria del

deporte o actividad física

Nota. Los valores del rango están

en minutos

13

Sobre la duración de la actividad física el 32.26% de los entrevistados afirma que hace

deporte durante 120 minutos al día aproximadamente. Según los autores Shaw, Gorely y Corban

(2005) es necesario que la persona participe de un mínimo de 2 o 3 veces por semana para lograr

un nivel básico de condición física (53.69% de los encuestados). Ellos consideran que el ejercicio

debe hacerse con intensidad moderada para proporcionar el mayor beneficio en términos de

cambios de condición física.

Otro estudio realizado por ACSM y publicado por la revista Medicine and Science in

Sports and Exercise dice que se recomienda entrenar de 3 a 5 días para alcanzar un nivel

apropiado de capacidad física. Además se recomienda que la duración de estos entrenamientos

debería ser de aproximadamente entre 20 y 60 minutos dependiendo de la intensidad de la

actividad; también aclara que entrenar más de 5 sesiones semanales no produce un aumento

significativo en la capacidad física (American College of Sports Medicine Position Stand

[ACSM],1998). Aunque dependa del deporte o ejercicio que se esté realizando, según lo anterior

se puede decir que para nuestro caso particular de los estudiantes universitarios habría pérdida de

tiempo para estudiar o dedicarse a labores académicas, pues una persona que dedique más del

Intervalo de tiempo Porcentaje

Todos los días 6,30%

Cada 2 días 26,69%

Cada 3 días 27,00%

Cada 4 días 15,90%

Cada 5 días 11,10%

Cada 6 días 3,20%

Cada 7 días 9,50%

Cada 2 o 3 veces por

mes 0,31%

Tabla 6. Cada cuanto realiza la

actividad física

14

“tiempo necesario” a entrenar y no a deberes académicos, seguramente se verá afectado

negativamente en su rendimiento académico más allá de 5 sesiones por semana (para nuestro

caso el 6.3% de los estudiantes).

Se les preguntó a los entrevistados el motivo principal por el cual hacían el deporte o

ejercicio antes mencionado, pues según los autores Weinberg & Gould (1996) las motivaciones

de la realización del ejercicio influyen en las destrezas y desarrollos cognitivos que el individuo

adquiere en su proceso de ejercicio. Se debe aclarar que estos motivos no son precisos y no

aplican para todas las personas. Los resultados se observan en la Tabla 7.

De los resultados de la Tabla 7 se debe aclarar que dentro de los diferentes motivos de la

categoría “Otros” se destacaban motivos de competencia y transporte en su mayoría.

Otra de las variables endógenas importantes que servirá para el modelo es la percepción

que tienen los estudiantes respecto a la relación del deporte que realizan sobre su rendimiento

académico, respecto a ésta relación se consideró una escala de 1 a 10 siendo 1 la relación más

baja y 10 la más alta. Los resultados se muestran en la Tabla 8.

Razón Porcentaje

Socialización 1,60%

Diversión 20,60%

Ejercicio Muscular 23,80%

Disciplina 12,80%

Salud 22,20%

Bienestar Psicológico 7,90%

Otros 11,10%

Tabla 7. Razón de realizar la actividad

física

15

En conclusión el 57.1% percibe una relación por encima de 6 y el 22.2% del total de

estudiantes considera que ésta relación es aproximadamente 8 lo que resulta importante para el

modelo, debido a que la percepción o creencia que tienen los estudiantes respecto a realizar la

actividad física y su rendimiento académico es positiva.

Otros de los resultados importantes de la encuesta realizada es que el 81% de los

estudiantes ha realizado deporte en otra etapa de su vida, el 77.27% realizó deporte durante su

adolescencia y juventud. Así mismo, el 15.92% ha realizado deporte toda su vida, lo que implica

como se mencionaba anteriormente el hecho de hacer deporte o ejercicio no es un hábito que se

adquiere rápidamente y requiere previa dedicación, por lo que es más probable que una persona

que haya realizado deporte cuando niño, vuelva a realizar deporte en edades posteriores

(Chichester, UK, 2001). Los resultados se muestran en la Tabla 9, Tabla 10 y Tabla 11.

Relación Porcentaje

1 9,50%

2 3,20%

3 11,10%

4 4,80%

5 14,30%

6 9,50%

7 14,30%

8 22,20%

9 3,20%

10 7,90%

Tabla 8. Percepción del

deporte sobre rendimiento

académico

16

A continuación se presentan otras variables identificadas.

Endógenas

Recompensas (Sociales: aplausos gestos, abrazos; Actividad: más tiempo en juego, estilo

libre, liderar subgrupos; Materiales: trofeos, medallas, uniformes, becas). Según Weinberg y

Gould (1996) los premios o recompensas basados en rendimientos satisfactorios o adecuados en

los partidos proporcionan aptitudes importantes para el reforzamiento de la conducta.

Exógenas

Entrenadores, soporte familiar y soporte social, aunque no son objeto directo de estudio, es

importante tener en cuenta que el entorno tomado con estas variables puede afectar positivamente

o negativamente al estudiante que está realizando el deporte, pues pueden influenciar en

Respuesta Porcentaje

Si 81%

No 19%

Tabla 9. Ha realizado deporte en otra

etapa de la vida

Etapa Porcentaje

Niñez (2 a 7) 6,82%

Adolescencia

(8 a 12) 36,36%

Juventud (13 a

17) 40,91%

Toda la vida 15,91%

Tabla 10. Edad a la que realizó

el deporte

Frecuencia Porcentajes

Todos los días 15,69%

Cada 2 días 19,61%

Cada 3 días 11,76%

Cada 4 días 11,76%

Cada 5 días 15,69%

Cada 6 días 15,69%

Cada 7 días 9,80%

Tabla 11. Frecuencia a la que

realizaba el deporte

17

decisiones que afecten el desempeño del estudiante y su relación con su entorno, tanto

sicológicamente como físicamente (Bailey, et al., 2010).

18

V. DIAGRAMAS

5.1. Diagramas Causales

En la Figura 1 se muestra el diagrama de niveles y flujos del modelo y además se muestra

los ciclos de realimentación que se usarán en la simulación, a continuación se explicaran cada

uno de los ciclos y en la sección VI se explicará el modelo.

Figura 1. Diagrama de niveles y flujos y ciclos de realimentación

19

La funcionalidad de los ciclos se muestra a continuación:

Ciclo B1: regulación del deporte para personas que realizan sesiones apropiadas de

deporte.

Ciclo B2: balance del rendimiento académico dado un “sobre” cansancio.

Ciclo B3: balance de sesiones de deporte no apropiadas según una tasa de deserción.

Ciclo R1: refuerzo del rendimiento académico de acuerdo con un ajuste de la dedicación

académica.

Ciclo B4: regulación de la percepción del deporte y el rendimiento académico según el

ajuste de percepción.

Ciclo R2: refuerzo del rendimiento académico a través de la brecha de percepción.

Ciclo B5: balance de la influencia del deporte en notas de acuerdo a un ajuste en las

sesiones deportivas.

20

VI. MODELO

6.1. Explicación del modelo

El modelo utilizado para la elaboración de la hipótesis dinámica se presenta en la Figura 1.

En ésta figura se puede observar que hay cuatro niveles de acumulación, dos de ellos son,

Sesiones de deporte apropiadas y Sesiones de deporte no apropiadas. Se debe aclarar que el

número de sesiones que son apropiadas son mínimo 2 (Shaw, Gorely & Corban., 2005) y máximo

5 por semana (ACSM, 1998), las no apropiadas corresponden a 6 sesiones o más por semana. Es

importante hacer ésta división, debido a que, cada una de las sesiones aporta diferentes elementos

que influirán en el rendimiento académico del estudiante.

Por otro lado, están los niveles de acumulación Rendimiento académico y Percepción del

deporte y rendimiento académico. El primero corresponde como su nombre lo indica al

rendimiento académico que un estudiante obtiene semestre a semestre; el segundo nivel

mencionado corresponde al nivel de percepción que tiene un estudiante una vez realiza deporte

constantemente durante el semestre y su relación con su rendimiento académico. Como se puede

observar en la Figura 1 las relaciones de causalidad encontradas con éste nivel y otras variables,

son las más significativas para los ciclos de realimentación explicados anteriormente y que

tendrán relevancia más adelante.

Es necesario aclarar que el modelo en general está en meses y que el valor inicial de la

mayoría de las variables, tanto las variables de acumulación como convertidores, flujos y

variables independientes, se obtuvieron de la encuesta realizada y explicada en la sección III,

además de la bibliografía consultada (Ver Anexo 2). Para las variables incluidas en el modelo de

21

las cuales no se presentó información cualitativa en la encuesta o en la bibliografía, se hará un

análisis de sensibilidad para cada una de estas variables y se analizará cómo influyen en el

modelo.

Se realizó una simulación con los parámetros iniciales del modelo, para tener un

comportamiento inicial de la variable de interés, la cual es Rendimiento académico y además se

presenta el comportamiento inicial de la variable Percepción del deporte y rendimiento

académico. Los resultados se muestran en la Figura 2.

Figura 2. Rendimiento académico y Percepción del deporte, simulación con parámetros iniciales.

Se puede observar en la Figura 2, que el rendimiento de un estudiante que realiza deporte

constantemente empieza en 4.15. Luego, hay una disminución del rendimiento académico entre

los meses 2 y 5, tomando el valor mínimo de 4.13. Posteriormente, la variable de interés cambia

su comportamiento y comienza a aumentar exponencialmente su rendimiento académico hasta el

mes 13. Alrededor de un año, el rendimiento del estudiante crecerá a 4.26, lo que corresponde

aproximadamente a un aumento del 3%.

Por otra parte, la percepción deportiva respecto al rendimiento académico tiene un

crecimiento regulado en todo el intervalo de tiempo. Se puede notar en la Figura 2, que mientras

22

la variable de percepción crece de 3.5 hasta 4.20, la variable que mide el rendimiento académico

termina en 4.26. Esto se debe a que la percepción se va ajustando a los valores de la variable de

rendimiento a través del tiempo, por eso en el mes 13 los valores son mucho más cercanos que en

el mes 1.

Se simuló el comportamiento de las variables Sesiones de deporte apropiadas y Sesiones de

deporte no apropiadas con los parámetros iniciales, obteniendo los resultados mostrados en la

Figura 3.

Figura 3. Sesiones de deporte no apropiadas y sesiones de deporte apropiadas, simulación con parámetros iniciales.

En la Figura 3 se muestra que mientras la variable Sesiones de deporte no apropiadas

disminuye linealmente en el tiempo, la variable Sesiones de deporte apropiadas aumenta

linealmente a lo largo de la simulación a una tasa mayor. Además, se puede notar que los valores

que toma la variable Sesiones de deporte no apropiadas son significativamente menores a la otra

variable, por tanto, la primera variable está en un rango entre valores de 1 y 3, y la segunda

variable está en un rango entre valores de 2 y 25, a lo largo de los 13 meses de la simulación.

23

Posteriormente, se simuló la variable Brecha de percepción y la variable Ajuste de

percepción, con el fin de determinar su comportamiento inicial. Ya que estas dos variables son

las variables que acoplan la variable de acumulación de percepción, y a su vez, influye en el

comportamiento de los flujos de las sesiones de deporte. Los resultados se muestran en la Figura

4.

Figura 4. Brecha de percepción y Ajuste de percepción, simulación con parámetros iniciales.

Se puede observar en la Figura 4, que las dos variables simuladas tienen un

comportamiento decreciente logarítmico. Esto se debe a que a medida que la variable Percepción

de deportes se ajusta a la variable de Rendimiento académico, la diferencia entre estas dos

disminuye a lo largo del tiempo. Las dos variables simuladas en la Figura 4, se intersectan

aproximadamente en el mes 5, debido a que, este es el tiempo en el que se ajusta la percepción.

6.2. Análisis de sensibilidad

Primero se harán cambios en la variable Influencia del deporte en notas, para determinar

cómo estos cambios afectan a la variable de interés Rendimiento académico.

24

La Figura 5 representa el comportamiento original de la variable Influencia del deporte en

notas y la Figura 6 representa un cambio en el comportamiento de la misma variable, este

cambio consiste en suavizar su comportamiento hasta volverlo lineal respecto a la variable

independiente la cual es Sesiones de deporte apropiadas.

Figura 5. Comportamiento de la variable influencia del deporte en notas con parámetros originales.

Figura 6. Comportamiento suavizado de la variable influencia del deporte en notas.

25

Se puede observar en la Figura 2 el comportamiento original de las variables Rendimiento

académico y Percepción del deporte. En la Figura 7 se puede notar los cambios que obtuvieron

estas dos variables después de la suavización en el comportamiento de la variable de influencia

del deporte en notas.

Figura 2. Rendimiento académico y Percepción del deporte, simulación con parámetros iniciales.

Figura 7. Comportamiento de las variables Rendimiento académico y Percepción del deporte, ante cambios en la variable influencia del deporte en notas.

Se puede observar que no hubo cambios significativos en cuanto al comportamiento de las

dos variables que se representan en la Figura 7, sin embargo, sí hubo cambios en el tiempo que

26

toman las variables en obtener los valores superiores, es decir, la variable Rendimiento

académico toma valores inferiores (4.08) en el mes 13 respecto a los valores iniciales (4.26). Este

cambio se le atribuye, a que una vez el estudiante realiza sesiones apropiadas de deporte, la

variable Influencia del deporte en notas, toma mayor tiempo en obtener valores superiores a los

iniciales. Se concluye que la variable Rendimiento académico no es muy sensible ante cambios

en el comportamiento de la variable Influencia del deporte en notas.

Luego, se harán cambios en la variable Tasa deserción, para analizar cómo estos cambios

afectan a la variable de interés Rendimiento académico. La Figura 8 representa el

comportamiento original de la variable Tasa deserción y la Figura 9 representa un cambio en el

comportamiento de la misma variable, este cambio se ve reflejado en que ahora el crecimiento de

la variable será exponencial y no crecimiento logarítmico, con respecto a la variable

independiente la cual es Percepción del deporte.

Figura 8. Comportamiento de la variable Tasa deserción con parámetros originales.

27

Figura 9. Cambio en el comportamiento de la variable tasa deserción.

En la Figura 10 se observa los cambios que obtuvieron las 2 variables principales, después

de los cambios en el comportamiento de la variable de tasa deserción según la percepción que se

tiene respecto al deporte en el rendimiento académico.

Figura 10. Comportamiento de las variables Rendimiento académico y Percepción del deporte, ante cambios en la variable tasa de deserción.

28

Comparando los resultados obtenidos en la Figura 2 y los resultados obtenidos en la

Figura 10, se puede observar que el comportamiento de las dos variables no cambiaron

significativamente frente a las modificaciones realizadas a la variable tasa deserción, esto se debe

a que una vez la percepción del deporte aumenta sus valores con el tiempo, también

indirectamente hace que la variable Sesiones de deporte no apropiadas se balancee a la cantidad

de deporte que se debe hacer para reforzar el rendimiento académico.

Los cambios que se observan en la Figura 10, corresponden a un incremento en la

pendiente de la variable que modela el rendimiento académico, haciendo que ésta variable

adquiera valores superiores en el mes 13 (4.28), respecto a los valores iniciales del modelo en el

mismo mes (4.26).

Ahora se modificará la variable Influencia del sobre cansancio sobre notas, para

determinar la sensibilidad de la variable Rendimiento académico ante cambios en la primera

variable mencionada. En la Figura 11 se muestra el comportamiento original de Influencia del

sobre cansancio sobre notas.

Figura 11. Comportamiento de la variable influencia del sobre cansancio en notas.

29

En la Figura 12 se realiza un cambio de comportamiento de la variable Influencia del

sobre cansancio sobre notas, pues originalmente tenía una disminución exponencial a través del

tiempo y posteriormente tiene una disminución regulada, es decir, decrece cada vez menos.

Figura 12. Cambios en el comportamiento de la variable influencia del sobre cansancio en notas.

En la Figura 13 se observa el cambio que obtuvieron las variables Rendimiento

académico y Percepción del deporte, después de los cambios realizados anteriormente

mencionados.

Figura 13. Comportamiento de las variables Rendimiento académico y Percepción del deporte, ante cambios en la variable Influencia del sobre cansancio en notas.

30

Dado los cambios mostrados en la Figura 13 se puede decir que si hubo modificaciones en

los comportamientos de las dos variables. Puesto que, comparando con el comportamiento

original del rendimiento académico y la percepción del deporte en las notas (ver Figura 2), el

rendimiento académico cambió de una primera etapa en disminución regulada a un crecimiento

casi lineal a través de todo el intervalo de simulación; también se observa que en el mes 13 toma

el valor de 4.62, lo cual es muy superior al mayor valor que toma las misma variable pero con los

parámetros iniciales (4.25).

Los cambios observados en la Figura 13, se le atribuyen a que el comportamiento de la

variable Influencia del sobre cansancio en notas tiene disminución regulada, por lo que demora

más tiempo en balancear el crecimiento del Rendimiento académico. Por consiguiente, se puede

decir que el rendimiento académico si es sensible ante cambios en la variable Influencia del sobre

cansancio en notas.

6.3. Hipótesis dinámica

Se modificó el modelo para poder determinar qué ciclos afectan en qué etapas de la

simulación, con el fin de determinar el comportamiento de la variable Rendimiento académico,

para construir y explicar la hipótesis dinámica como se explica a continuación.

La hipótesis dinámica la entendemos como una explicación del comportamiento de

una variable sustentada en un razonamiento basado en las estructuras de realimentación

del modelo que la contiene y en experimentos de simulación. Además ésta hipótesis es la

base para definir políticas y escenarios que buscan cumplir con un objetivo pre-

establecido. (Aceros, et al., 2011)

31

En la Figura 14 se muestra el comportamiento de la variable de interés con la separación

en etapas a través del tiempo en donde en cada etapa corresponde a un cambio en el

comportamiento de la variable que puede ser explicada mediante los ciclos dominantes para cada

una de las 3 etapas encontradas.

Figura 14. Etapas de la variable Rendimiento académico.

Como se observa en la Figura 14 la etapa 1 corresponde al periodo desde el momento 1 en

la simulación hasta los 4 meses. En ésta etapa, el comportamiento de la variable es decreciente

logarítmico, es decir, disminuye cada vez menos hasta el mes 4, tomando el valor inferior de

4.13. La segunda etapa, empieza desde los 4 meses hasta los 7 meses que es un poco después de

que haya pasado el semestre; el comportamiento en ésta etapa cambia de constante por menos de

un mes a creciente exponencial. Por último, la tercera etapa es desde el mes 7 hasta el mes 13 el

cual es el tiempo final de la simulación; en ésta etapa se observa un crecimiento exponencial

mayor al de la segunda etapa, llegando al valor 4.26 en rendimiento académico.

32

6.3.1. Hipótesis dinámica preliminar según análisis estructural

Para explicar el decrecimiento logarítmico de la primera etapa del rendimiento académico

es necesario primero tener en cuenta los valores iniciales del modelo; si analizamos estos valores

se observa que el estudiante aún no ajusta el número de sesiones de deporte apropiadas, por lo

que se atribuye la dominancia del ciclo B1 (regulación del deporte para personas que realizan

sesiones apropiadas de deporte) en esta etapa. Por otro lado, como se observa en los valores

iniciales, la brecha entre rendimiento académico y percepción del deporte es de 0.65 (esta

diferencia es la mayor obtenida en la simulación), por lo que se cree que el ciclo B4 (regulación

de la percepción del deporte y el rendimiento académico según el ajuste de percepción) es

dominante en la primera etapa debido a que éste ciclo regula la percepción del deporte y el

rendimiento académico según el ajuste de percepción.

En la segunda etapa, se observa que el crecimiento de la variable de interés es regulado y

creciente al final de esta etapa, este comportamiento puede ser debido a que el estudiante aún

tiene valores mayores a 0 en el nivel acumulativo Sesiones de deporte no apropiadas, lo que

ayuda a que la influencia del sobre cansancio todavía no se ajuste a la cantidad de deporte que

debe hacerse por lo que se cree que el ciclo B2 es dominante en esta etapa pues el ciclo hace un

balance del rendimiento académico dado un sobre cansancio.

En la última etapa, el rendimiento académico del estudiante crece exponencialmente gracias

a la dominancia del ciclo R2, debido a que éste refuerza el rendimiento académico a través de la

brecha de percepción lo que hace que la variable de interés permanezca creciendo. Sin embargo,

la pendiente no es muy pronunciada por lo que también se le atribuye a que hay un balance de la

33

influencia del deporte en notas de acuerdo a un ajuste en las sesiones deportivas, por lo que se

propone que el ciclo B5 es dominante en la tercera etapa.

Luego de hacer la hipótesis dinámica basado en la estructura del modelo, se procede a

realizar cambios en el modelo, estos cambios constituyen a la desactivación de ciclos en

diferentes etapas del tiempo de la simulación, para determinar cuáles son los ciclos dominantes

en cada una de las etapas.

“Para desactivar un ciclo se anula temporalmente una de las relaciones causales que lo

conforman con el objetivo de inhabilitar temporalmente la acción de realimentación del mismo y

examinar su efecto sobre el comportamiento de la variable de interés” (Aceros, et al., 2011). (Ver

Anexo 3).

Experimento 1

Se desactivará el ciclo B1 con el fin de examinar la dominancia de este ciclo en la etapa 1,

además se hará variación en el parámetro tasa de deserción. Los resultados se muestran en la

Figura 15.

Figura 15. Experimento 1. Rendimiento académico con el ciclo B1 desactivado.

34

Se puede observar en la Figura 15 que no hay cambios significativos en el comportamiento

de la variable rendimiento académico para la etapa 1, por ende, se concluye que el ciclo B1 no es

dominante en la etapa 1. Aunque, se determina que si lo es para la etapa 3, pues la variable

rendimiento académico cambia su comportamiento de creciente exponencial a decreciente con

mayor pendiente a medida que el parámetro tasa de deserción aumenta.

Experimento 2

Se desactivará el ciclo B4 con el fin de examinar la dominancia de este ciclo en la etapa 1,

además se hará variación en el parámetro ajuste de percepción. Los resultados se muestran en la

Figura 16.


Se puede notar en la Figura 16 que al desactivar el ciclo y variar el parámetro ajuste de

percepción no hay cambios significativos en el comportamiento de la variable rendimiento

académico en la etapa 1, por consiguiente, se puede decir que el ciclo B4 no es dominante en esta

etapa.

35

Experimento 3

Se desactivará el ciclo B5 para comprobar si este ciclo es dominante en la etapa 1, además

se variará el parámetro influencia del deporte en el rendimiento académico. Los resultados se

muestran en la Figura 17.


Al desactivar el ciclo B5 se puede notar que hay cambios importantes en la variable

rendimiento académico. Puesto que, la variable tenía un comportamiento decreciente controlado

en la primera etapa, pero se observa que al desactivar el ciclo B5 y variar el parámetro éste

comportamiento inicial cambió a creciente casi linealmente para valores superiores. Esto es

debido a que el ciclo B5 balancea la influencia del deporte en notas de acuerdo a un ajuste en las

sesiones deportivas. Por lo tanto el ciclo B5 es dominante en la etapa 1.

Experimento 4

Se desactivará el ciclo B3 con el propósito de comprobar si el ciclo es dominante en la

segunda etapa para nuestra variable de interés. Los resultados se muestran en la Figura 18.

36


En la Figura 18 se aprecia que ante la desactivación del ciclo B3 y cambios en su

parámetro, la variable rendimiento académico cambia su comportamiento aproximadamente en la

etapa 2, estos cambios corresponden a cambios en la pendiente que ahora es negativa con

comportamiento decreciente lineal, por consiguiente, se puede atribuir que el ciclo B3 es

dominante en la etapa 2. Se debe aclarar que los cambios observados para la etapa 3 son causados

por la desactivación del ciclo B3, pero su comportamiento sigue siendo creciente exponencial.

Experimento 5

Se comprobará si el ciclo R1 es dominante para la etapa 2, variando su parámetro ajuste de

dedicación académica. Los resultados se muestran en la Figura 19.

37

Figura 19. Experimento 5. Rendimiento académico con el ciclo R1 desactivado.

Al desactivar el ciclo R1 y variar su parámetro para la etapa 2, se puede observar que no

hubo cambios comportamentales significativos a lo largo de la simulación, por ende, se concluye

que el ciclo R1 no es dominante en la etapa 2.

Experimento 6

Se examinará si el ciclo B2 es dominante para la etapa 2, con la variación del parámetro

que modela el sobre cansancio y la desactivación de este ciclo. Los resultados se muestran en la

Figura 20.


38

Se aprecia en la Figura 20 que al desactivar el ciclo B2 y variar su parámetro, el

comportamiento de la variable rendimiento académico cambia considerablemente; para los

cambios 2 y 3 la variable aumenta su pendiente, esto es debido a que el valor inicial de éste

parámetro es superior a estos dos valores simulados. Luego, a medida que el parámetro aumenta

su valor, la variable de interés disminuye significativamente hasta decrecer al valor de 3.80 para

el fin de la simulación; estos cambios se deben a que el ciclo B2 afecta directamente el flujo de

salida de la variable rendimiento académico, por consiguiente, cuando éste valor es mayor que el

flujo de entrada entonces la variable de interés tomará valores inferiores a través del tiempo. Se

concluye que el ciclo B2 es dominante en la etapa 2.

Experimento 7

Se comprobará si el ciclo R2 es dominante en la etapa 3, se desactivará el ciclo R2 y se

variará el parámetro brecha de percepción. Los resultados se muestran en la Figura 21.

Figura 21. Experimento 7. Rendimiento académico con el ciclo R2 desactivado.

Se puede observar en la Figura 21 que al desactivar el ciclo R2 y variar su parámetro, no

hubo cambios significativos en el comportamiento de la variable de interés a lo largo de la

39

simulación, por lo tanto se concluye que el ciclo R2 no es dominante en la etapa 3, así como en

ninguna otra etapa pues sigue el mismo comportamiento que la variable original.

6.3.2. Hipótesis dinámica incorporando simulación

El rendimiento académico decrece logarítmicamente en la primera etapa por los valores

iniciales y por la dominancia del ciclo B5 (Experimento 3), que hace un balance de la influencia

del deporte en notas de acuerdo a un ajuste en las sesiones deportivas, logrando que inicialmente

el rendimiento académico tome valores inferiores que los iniciales.

En la segunda etapa, el crecimiento del rendimiento académico es regulado por los ciclos

dominantes B2 y B3 (Experimentos 4 y 6), pues el primero balancea el rendimiento académico

dado un “sobre” cansancio y el segundo regula las sesiones de deporte no apropiadas según una

tasa de deserción, haciendo que la variable de interés cambie su comportamiento a constante y

creciente a través de esta etapa.

En la última etapa el rendimiento académico crece exponencialmente gracias a la

dominancia del ciclo B1 (Experimento 1) que regula las sesiones de deporte apropiadas, hasta

lograr que se ajusten el número de sesiones deportivas apropiadas, aproximadamente de 2 a 5

sesiones semanales, y por lo tanto, el rendimiento académico crezca exponencialmente.

Los ciclos dominantes para cada una de las etapas, dada la hipótesis dinámica basada en

simulación, se muestran en la Figura 22.

40

Figura 22. Hipótesis dinámica basada en simulación.

6.4. Valoración del modelo

Se realizaron tres pruebas propuestas por Sterman (2000) para la valoración del modelo, la

primera es la frontera adecuada, la segunda es la evaluación de estructura y por último la prueba

de error de integración.

6.4.1. Frontera adecuada

Las preguntas más importantes que propone Sterman (2000) dentro de la frontera adecuada

del modelo son: ¿Cuál es el propósito del modelo?, ¿el problema es importante para ser tratado

endógenamente?, ¿cuáles variables importantes que son exógenas fueron excluidas? y ¿se

excluyeron variables importantes porque no hay datos numéricos para cuantificarlos?.

Según la primera pregunta, el propósito del modelo que tiene el presente trabajo es el de

explicar el comportamiento de la variable rendimiento académico, a través de variables y ciclos

41

que representen cómo influye el deporte activo que realiza un estudiante en la universidad y su

rendimiento académico.

Dada la segunda pregunta, ¿el problema es importante para ser tratado endógenamente?, el

modelo si puede tratarse endógenamente, pues a pesar de que hay variables exógenas que en

algún punto puedan influir en el comportamiento de la variable, como lo son: entrenadores,

soporte familiar y soporte social estas variables explicadas anteriormente no pueden tratarse

dentro del modelo debido a que no hay una conexión directa con otras variables, ni relaciones de

causalidad, por lo tanto no pueden ser tomadas como endógenas del modelo; por otro lado, las

variables que están siendo consideradas como endógenas son las más relevantes para la

explicación del sistema analizado.

Según las preguntas ¿cuáles variables importantes que son exógenas fueron excluidas? y

¿se excluyeron variables importantes porque no hay datos numéricos para cuantificarlos?. La

respuesta a las dos preguntas anteriores se explica a continuación, se considera que las variables

que no fueron tenidas en cuenta pero que podrían hacer parte del modelo fueron: el desarrollo de

habilidades cognitivas, la competencia personal, motivación y compromiso personal (variables

endógenas) y en cuanto a variables exógenas, el acceso a la universidad y representación en

deportes de los aspirantes a becas. Para las anteriores variables que no fueron tenidas en cuenta

dentro del modelo se considera que no hay registro cuantitativo de las mismas y sobre todo no

hay datos relevantes cuantitativos para determinar el efecto de cada una de estas variables

(directamente o indirectamente) sobre la variable rendimiento académico.

42

6.4.2. Evaluación de estructura

Sterman (2000) propone diferentes preguntas a responder para determinar la valoración del

modelo a través de la prueba evaluación de su estructura, una de las preguntas importantes a

responder es, ¿la estructura de N&F es consistente con lo que se sabe del sistema?.

A la pregunta anterior se puede decir que la estructura de niveles como lo son, Rendimiento

académico, Sesiones de deporte no apropiadas, Sesiones de deporte apropiadas y percepción del

deporte; responden a acumulaciones que deben tener el sistema y a su vez el modelo, puesto que

estos niveles de acumulación tienen directa influencia en la variable de interés según lo analizado

en la sección III. Además, los flujos que tiene el modelo son consistentes con los niveles de

acumulación. Por ejemplo, el flujo de salida que tiene como nombre disminución de sesiones,

tiene una relación causal directa positiva con el flujo ajuste de sesiones deportivas, esto es debido

a que una vez se ajusta la percepción que tiene la persona respecto a su rendimiento académico,

entonces realiza las sesiones deportivas adecuadamente.

Otra de las preguntas a responder es, ¿las demoras y restricciones son tomadas en cuenta?,

según la pregunta anteriormente realizada se puede decir que las demoras tenidas en cuenta se

basan básicamente en dos, la primera en que los flujos convierten las salidas de los niveles de

acumulación a meses, esto es debido a que se toma en cuenta que el resultado de calificaciones de

la universidad es semestral, por ende, hay una demora de tiempo; el segundo tipo de demora

tenida en cuenta es la de la percepción pues, como se expone en la explicación del modelo, el

estudiante al realizar deporte demora en tomar en cuenta la realización de su deporte y las notas

obtenidas durante el semestre, por lo tanto hay una demora de información.

43

Dentro de las restricciones del modelo se toma en cuenta que la variable rendimiento

académico no puede ser negativa (incluso no toma valores inferiores a 3.25), ni puede ser mayor

a 5, pues se violaría el sistema de calificaciones que tiene la universidad, estas restricciones se

cumplen y se evidencian en el comportamiento de la variable de interés (Ver Figura 22). Otra

restricción que se toma en cuenta es que la variable percepción del deporte debe tomar siempre

valores inferiores a la variable de interés pues como se explicaba anteriormente hay una demora

de información (Ver Figura 2).

La última pregunta a responder es, ¿el modelo no viola los principios básicos? (por

ejemplo, conservación de materia, niveles negativos). Se puede observar en el comportamiento de

los niveles de acumulación con parámetros iniciales (Ver Figura 2 y Figura 3) que los

comportamientos de estas variables acumulativas ninguna toman valores negativos a lo largo de

la simulación, el mínimo valor que toman es 0. Por otro lado, respecto a la conservación de la

materia, se puede observar que cada una de las relaciones de causalidad entre todas las variables

se cambian a las unidades que se estén trabajando para que no viole ningún principio básico.

6.4.3. Error de integración

Se cambiará el “Dt” para cada uno de los métodos y se observarán los cambios que hay en

el comportamiento de la variable de interés, sin embargo, la variable de interés no debería ser

sensible ante cambios en el “Dt” o en el método de integración (Sterman, 2000, p. 872).

Primero se utilizará el método de Euler y se variará el parámetro “Dt”. Los resultados se

muestran en la Figura 23, Figura 24 y Figura 25.

44

Figura 23. Comportamiento de las variables rendimiento académico y percepción del deporte. Euler’s Method y Dt =0.25.

Figura 24. Comportamiento de las variables rendimiento académico y percepción del deporte. Euler’s Method y Dt =0.5.

Figura 25. Comportamiento de las variables rendimiento académico y percepción del deporte. Euler’s Method y Dt =1.

45

Se puede notar que al utilizar el método de Euler, variando el parámetro “Dt”, no se

encuentran diferencias significativas en las 3 figuras anteriores, por lo que se puede concluir que

las variables que muestran su comportamiento no son sensibles frente a diferentes “Dt” y el

Método de Euler.

Posteriormente, se utilizará el método Runge-Kutta 2 y se variará el parámetro “Dt”. Los

resultados se muestran en la Figura 26, Figura 27 y Figura 28.

Figura 26. Comportamiento de las variables rendimiento académico y percepción del deporte. Método Runge-Kutta 2 y Dt =0.25.


46

Figura 28. Comportamiento de las variables rendimiento académico y percepción del deporte. Método Runge-Kutta 2 y Dt =1.

Al observar las figuras 26, 27 y 28, se puede notar que las diferencias entre estas son

insignificantes, debido a que las tres conservan su comportamiento original con un leve cambio

entre ellas; los cambios realizados fueron variando el “Dt” en 0.25, 0.5 y 1, para el mismo

método Runge-Kutta 2.

Por último, se utilizará el método Runge-Kutta 4 y se variará el parámetro “Dt”. Los

resultados se muestran en la Figura 29, Figura 30 y Figura 31.


47


Figura 31. Comportamiento de las variables rendimiento académico y percepción del deporte. Método Runge-Kutta 4 y Dt =1.

Dado los resultados anteriores que se muestran en las figuras 29, 30 y 31, se puede concluir

que las diferencias entre los comportamientos de las variables rendimiento académico y

percepción del deporte no son significativas.

En conclusión, las variables rendimiento académico y percepción del deporte no son

sensibles ante cambios en el método de integración y tampoco lo son para cambios en el “Dt”,

por consiguiente, se puede decir que el modelo no tiene error de integración.

48

VII. PROPUESTA

Varias universidades del país han otorgado y mantenido becas por concepto deportivo,

estas becas se otorgan a:

Estudiantes que ingresen o a aquellos que acrediten haber recibido este beneficio

desde el primer semestre. Previo aval de una liga deportiva, y tras evaluación de un

entrenador, se consideran candidatos aquellos estudiantes que demuestren, además, un

buen desempeño académico. El cumplimiento de estos criterios es evaluado

periódicamente por un Comité. (Universidad Central)

Así mismo, se exige al estudiante que dentro del semestre obtenga un promedio igual o

superior a 4.5 si desea seguir con la beca del 100% de la matrícula y si desea seguir con media

beca (50% de la matrícula) se le exige un promedio igual o superior a 4.0 durante el semestre

(Universidad Central).

Otra universidad que también actualmente otorga becas por concepto deportivo es la

Universidad Gran Colombia, las becas se otorgan bajo condiciones muy parecidas a las

condiciones que tiene la Universidad Central. Sin embargo, en la Universidad Gran Colombia

solo se otorgan becas del 50% de la matrícula y se le exige al estudiante que mantenga un

promedio en el semestre igual o superior a 4.0 (Universidad Gran Colombia).

No sólo en Colombia sino también en muchas universidades del mundo se otorgan becas

con modalidad deportiva, lo anterior indica que se puede mantener un buen rendimiento

académico y al mismo tiempo realizar un deporte en modalidad competitiva, es decir, en un

equipo que represente a la universidad donde se esté estudiando.

49

Según los resultados del modelo, la variable rendimiento académico toma un valor inicial

de 4.15, posteriormente en la etapa 2 toma el valor de 4.13 y por último en la tercera etapa toma

el valor de 4.26; dado estos resultados se demuestra que la variable de interés toma siempre

valores superiores a 4.0 que es el mínimo exigido por las universidades colombianas para otorgar

una beca.

Si se mantiene en control las sesiones deportivas que debe hacer el estudiante becado, se

puede disminuir el sobre cansancio que influirá en su rendimiento académico durante el semestre,

manteniendo un nivel competitivo alto y un nivel académico previamente establecido por la

universidad.

Además, si la Universidad de los Andes promoviera actividades deportivas constantemente,

se podría contribuir en la influencia del deporte en las notas de los estudiantes si estos se ven

motivados por seguir asistiendo a estas sesiones, mejorando su percepción del deporte sobre su

rendimiento académico y en consecuencia mejorando el bienestar estudiantil.

En conclusión, se propone a la Universidad de los Andes que otorgue becas con modalidad

deportiva, dado que hay una relación positiva entre el deporte moderado y el rendimiento

académico de los estudiantes, así mismo, se considera apropiado que se tome de referencia las

universidades colombianas para establecer las condiciones en las que se otorguen las becas.

50

VIII. CONCLUSIONES

Se implementó el pensamiento sistémico como una herramienta fundamental para el

desarrollo de la problemática encontrada, a través de esta herramienta se pudo desarrollar

las relaciones de causalidad para las variables identificadas, se utilizó para hallar los

ciclos de realimentación y establecer la política descrita.

Se obtuvo una representación gráfica del comportamiento del rendimiento académico de

un estudiante, gracias a la realización de la hipótesis dinámica, que aporta un

entendimiento de las estructuras que componen un sistema un particular.

La práctica regular y apropiada de deporte aumenta el nivel deportivo del estudiante,

haciendo que la universidad aumente su participación en deportes a nivel competitivo, sin

que se vea afectado negativamente el rendimiento académico del estudiante.

Dentro del alcance del proyecto no se contempla realizar análisis estadístico profundo, por

lo que se propone para trabajos futuros encontrar algunas otras características del sistema

descrito, basándose en correlaciones significativas entre estos factores, teniendo en cuenta

las variables en éste proyecto y otras posibles variables que no se hayan tenido en cuenta.

Con base en los resultados del modelo, se aporta un sustento académico para promover la

implementación de becas deportivas en la universidad.

51

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53

ANEXOS

Anexo 1. Encuesta

55

Anexo 2. Ecuaciones iniciales del modelo

56

Ecuaciones del modelo modificadas para realizar la prueba de desactivación de ciclos

59

Anexo 3. Interfaz del simulador del modelo.

Análisis de las Implicaciones del Deporte Sobre las Notas ...

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