Estudios sobre calidad de la educación en Colombia Working paper · Los trabajos más destacados...

ESTUDIOS

Determinantes del desempeño académico universitario.

El caso de la Región Caribe colombiana

Gustavo Rodríguez

Estudios sobre calidad de la educación en Colombia

Working paper

Presidente de la RepúblicaJuan Manuel Santos Calderón

Ministra de Educación NacionalGina María Parody d’Echeona

Viceministra de Educación SuperiorNatalia Ariza Ramírez

Directora GeneralXimena Dueñas Herrera

Secretaria GeneralMaria Sofía Arango Arango

Director de EvaluaciónJulián Patricio Mariño von Hildebrand

Director de Producción y OperacionesEdgar Rojas Gordillo

Subdirectora de Análisis y DivulgaciónSilvana Godoy Mateus

Jefe Oficina Asesora de Comunicaciones y MercadeoSandra Milena García Villamizar

Jefe Oficina Asesora de Gestión de Proyectos de InvestigaciónAdriana Molina Mantilla

Revisión de estiloFernando Carretero Socha

DiagramaciónJohana Angel MurciaAlejandra Guzmán Escobar

Bogotá, D.C., Noviembre de 2014

ICFES. 2014. Todos los derechos de autor reservados ©.

Todo el contenido es propiedad exclusiva y reservada del ICFES y es el resultado de investigaciones y obras protegidas por la legislación nacional e internacional. No se autoriza su reproducción, utilización ni explotación a ningún tercero. Solo se autoriza su uso para fines exclusivamente académicos. Esta información no podrá ser alterada, modificada o enmendada.

“La elaboración de este documento estuvo a cargo de los autores de las investigaciones, ganadores de la convocatoria de estudiantes 2010, con la revisión de la Oficina Asesora de Gestión de Proyectos de Investigación del ICFES, y el apoyo de la Oficina de Divulgación del ICFES.”

Elaboración del documento:

Gustavo Rodríguez AlborEstudiante del Doctorado en Ciencias SocialesDocente catedrático e investigador del programa de Economía del Instituto de Estudios Económicos del Caribe (IEEC) de la Universidad del [email protected]

Marco Ariza DauEstudiante de la Maestría en EconomíaUniversidad del [email protected]

Tutor: José Luis Ramos Ruíz Ph.D.Docente del programa de Economía e investigador del Grupo de Análisis Económico (Graneco) del Instituto de Estudios Económicos del Caribe (IEEC) de la Universidad del [email protected]

El nombre original de la propuesta de investigación presentada en la Convocatoria ICFES 2010 es “Factores socioeconómicos determinantes del desempeño académico universitario: el caso de la prueba ECAES -2009 en la región Caribe colombiana”. Los autores agradecen los comentarios y recomendaciones de Luis Jaime Piñeros Jiménez. Las opiniones, las tesis y los argumentos expresados son de propiedad exclusiva de los autores y no representan el punto de vista del ICFES.

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Resumen

El desempeño académico del estudiante universitario constituye un factor relevante para obtener un panorama de la calidad de la educación superior. En el caso de los países en vías de desarrollo como Colombia, y en particular la Región Caribe, resulta pertinente estudiar los factores que pueden incidir en los resultados de las pruebas diseñadas por el Estado para este fin.Este trabajo pretende aportar evidencia empírica acerca de los determinantes del rendimiento académico de los estudiantes universitarios de la Región Caribe colombiana, particularmente a partir de los resultados obtenidos en la prueba SABER PRO de 2009 en las áreas de Administración, Contaduría, Economía, Derecho, Ingenierías, Medicina y Licenciaturas. Mediante una modelación multinivel, se analiza la relación entre diferentes variables socioeconómicas y de la universidad, la calificación media obtenida en las pruebas por estudiantes para cada disciplina. Varios resultados empíricos explican el rendimiento académico como: el “efecto universidad” determinado en gran parte por la calidad de la institución, el relativamente débil poder explicativo que tiene nivel socioeconómico y las brechas de género encontradas en las diferentes áreas estudiadas.

Palabras claves: desempeño universitario, modelo multinivel, capital humano, brecha de rendimiento.

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Introducción

Desde la segunda mitad de la década de los años 1950, diversos estudios empíricos han intentado analizar el rendimiento académico a partir de diferentes variables explicativas; algunas escolares, como el tamaño del grupo, la relación estudiante/profesor y el tamaño de la escuela entre otras; y no escolares, como es el caso del ingreso de la familia, la educación de los padres y el género del estudiante, por mencionar algunas de estas.

Hasta comienzos de la década de los años 1970, los primeros trabajos que contemplaron variables educativas partieron de Schultz, Becker y Mincer. Particularmente, Schultz estudió la forma de medir los beneficios de la inversión en capital humano, y propuso un método alternativo que consiste en “calcular la inversión humana a través de su rendimiento más que a través de su coste” (Schultz, 1972, p. 23, citado en Villalobos y Pedroza, 2009). Becker, por su parte, tomó los elementos más relevantes de Schultz y reformuló la teoría de la inversión en capital humano, aportando un conjunto amplio de aplicaciones con formalización matemática.

Para finales de la década de los años 1970, la bibliografía sobre los determinantes del logro escolar estuvo casi limitada a los países desarrollados, y solo algunos trabajos muy puntuales como el de Simmons y Alexander (1978) empiezan a incluir en su análisis a los países de Latinoamérica. Desde ese entonces, el número de estudios se ha incrementado debido fundamentalmente a los avances en los desarrollos informáticos –en registro de datos y análisis estadístico– y al reconocimiento general de la importancia creciente del papel que desempeña el capital humano en el crecimiento económico en países emergentes.

Sin embargo, estudios que evalúen el desempeño académicode los estudiantes universitarios en Colombia, basados en la teoría de capital humano, son realmente escasos. Esto debido, en parte, a que la aplicación de las pruebas de desempeño en este nivel educativo se inició voluntariamente desde el año 2003 y de forma obligatoria con la Ley 1324 del 13 de julio de 2009.

Por ello, los estudios relacionados con los determinantes del desempeño de los estudiantes en Colombia se han enfocado en análisis descriptivos o reflexivos sobre la educación en niveles diferentes a la educación superior, donde se destaca el escaso uso de explicaciones econométricas. Los trabajos más destacados corresponden a temas sobre la calidad de la educación y sus determinantes (Piñeros y Rodríguez, 1998; Gaviria y Barrientos, 2001; Núñez, Steiner, Cadena y Pardo, 2002; Barrera y Gaviria, 2003; Mina, 2004), la estructura salarial y los incentivos de los docentes (Gaviria y Umaña, 2002; Borjas y Acosta, 2002; Umaña, 2004), resultados de las facultades de economía en las ECAES (Montenegro, 2005;

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Valens, 2007)), la eficiencia de la educación (Marcelo y Ariza, 2005; Iregui, Melo y Ramos, 2006) y la politización de la educación (Duarte, 1996). En el Caribe colombiano, los estudios que han analizado la educación superior se enfocan en la calidad universitaria en la región (por ejemplo, los trabajos de Ferro, Roa y Abello (1999), Moreno y Ramos (2003), Roa (2003), Quesada y Blanco (2004) y Viloria (2006) y en las brechas de rendimiento (Barón, 2010). Por tanto, la presente investigación es novedosa en Colombia, pues sería la primera en realizar, en el nivel universitario, un análisis modelando los resultados de rendimiento en las pruebas SABER PRO en diversas áreas de conocimiento.

Analizar los resultados del desempeño académico universitario constituye un factor relevante, debido a que permite tener evidencias sólidas de la calidad de la educación superior, en la medida que identifican elementos que afectan el rendimiento de los estudiantes, los cuales son importantes de considerar en el momento de diseñar políticas públicas en pro del mejoramiento de los procesos educativos universitarios.

En este contexto, el presente trabajo aporta evidencia empírica acerca de los factores que determinan el rendimiento académico de los estudiantes universitarios de la Región Caribe colombiana. Se utilizan datos de corte transversal concernientes a la prueba SABER PRO 2009 (antes ECAES1) de las áreas de Economía, Administración, Contaduría, Derecho, Ingenierías, Medicina y Licenciaturas disponibles en las bases de datos del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES), con los cuales se estimó una función de producción educacional, siendo la variable dependiente el resultado obtenido por los estudiantes universitarios en la prueba SABER PRO 2009.

Con base en lo descrito anteriormente, inicialmente, se exponen las consideraciones teóricas que soportan la investigación, particularmente asociadas a la teoría del capital humano. Luego, se describen las características socioeconómicas y brechas de rendimiento académico de los estudiantes de la Región Caribe colombiana que presentaron la prueba SABER PRO 2009 a partir de la información contenida en los formularios de inscripción.

Seguidamente, se modela econométricamente el rendimiento académico mediante la estimación de un modelo jerárquico lineal de dos niveles (estudiantes y universidad) utilizando como variable dependiente el puntaje en SABER PRO 2009 por áreas de estudio seleccionada y una serie de variables explicativas relacionadas con el estudiante (primer nivel) y variables relacionadas con la universidad (segundo nivel). Finalmente, se discuten los resultados obtenidos y proponen algunas recomendaciones de política.

1 En el presente estudio se empleará denominación actual, es decir, prueba SABER PRO, a pesar de que en el año 2009 este examen se conocía como prueba ECAES.

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Consideraciones teóricas sobre capital humano y desempeño académico

El concepto de capital humano tiene una larga historia en la bibliografía económica (Psacharopoulos and Patrinos, 2008). La teoría del capital humano fue inicialmente presentada por Schultz (1961, 1972) y particularmente desarrollada por Becker (1975, 1983). Esta propuesta hace hincapié en la importancia de la inversión en educación, especialmente secundaria y universitaria, como elemento fundamental para que el individuo pueda alcanzar un mayor nivel de ingresos en el futuro.

Según este enfoque, educarse o capacitarse se consideran inversiones de capital, pues estas “inversiones” elevan sus ingresos, mejora sus destrezas o agrega buenos hábitos a un individuo a lo largo de su vida. Se denominan capital humano porque los individuos no pueden separarse de sus conocimientos, habilidades, salud o valores en la forma en que sí pueden hacerlo de los demás activos (Becker, 1975). Así, un individuo toma la decisión de invertir en capital humano de forma similar como las empresas y le implica un costo inicial (como la matrícula o la renuncia a ingresos durante la formación), con la expectativa de obtener un retorno en el futuro en el que el retorno de la inversión o “tasa interna de retorno” sea mayor que la tasa de interés de mercado.

Este estudio inicia por considerar la teoría del capital humano en un contexto muy general para explicar el papel que desempeñan los factores socioeconómicos de los estudiantes y la calidad de las instituciones universitarias en el desempeño educativo. Si bien las investigaciones en este campo se basan en esta teoría para adoptar el término productividad de la educación o educación como generador de crecimiento y desarrollo económico, en una concepción microeconómica se sugiere la utilización de una función de producción adaptada al campo de la educación, en la cual se considera el desempeño académico del estudiante como un output y los insumos a su disposición (libros, condiciones de infraestructura, recursos didácticos etcétera) y la variables de contexto como su situación y características socioeconómicas como inputs.

A nivel escolar, desde mediados de la década de los años 1960 comenzaron los estudios sobre los factores asociados con los resultados académicos basados en el esquema de función de producción desarrollado en principio por Carroll (1963) y posteriormente por Coleman (1966) y Jenks (1972).

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En este sentido, la bibliografía sobre capital humano indica que aspectos como los factores socioeconómicos de los estudiantes o sus familias, la calidad de las instituciones formativas, las políticas educativas del gobierno y las expectativas futuras, entre otros, desempeñan un papel importante en las decisiones de inversión en educación por realizar de las familias e individuos y en el conocimiento, las destrezas y habilidades que logren adquirir los estudiantes. Puntualmente, Brunner y Elacqua (2003) encuentran que en la formación del capital humano en el nivel de secundaria inciden básicamente el origen socioeconómico de la familia del estudiante y la efectividad (entendida como calidad) de la escuela, sus profesores y gestión. En esta perspectiva, la evidencia muestra que la clase social afecta enormemente la acumulación de capital humano, de forma que las familias de una clase socioeconómica inferior no solo obtienen menos recursos sino también menos capital humano para pasarles a sus hijos. Así, las investigaciones al respecto (Santín, 2001; Marchesi y Martín, 2002) encuentran que a medida que se asciende en la escala social, los resultados y expectativas futuras son mejores.

En cuanto a la calidad de la institución, las investigaciones principalmente giran hacia el nivel escolar e identifican las características asociadas al desempeño académico como profesores de calidad (Purkey y Smith, 1983; Teddlie y Stringfield, 1993) y elementos de enseñanza efectiva --o de calidad-- (Teddie y Stringfield, 1993; McIlrath y Huitt, 1995; Slavin, 1996).

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Metodología para establecer los factores determinantes del

desempeño universitario

En el estudio se emplearon los datos del ICFES2 relacionados con el puntaje obtenido por 22.525 estudiantes de 41 universidades de los departamentos de la Región Caribe (Atlántico, Bolívar, Cesar, Magdalena, Córdoba, La Guajira y Sucre) en la prueba SABER PRO realizada en el año 2009 (véase tabla 1).

Tabla 1. Instituciones de educación superior (IES) SABER PRO– 2009

Fuente: ICFES.

2 Información disponible en www.icfes.gov.co

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Para explicar el desempeño o rendimiento académico universitario, se exploró el efecto de diferentes variables que representan las características personales, familiares y económicas de los participantes en la prueba SABER PRO de 2009 (véase tabla 2).

Tabla 2. Descripción de las variables socioeconómicas explicativas3

Fuente: elaboración propia.

Con relación al efecto de la calidad de la universidad se consideró como variable proxy la razón del número de programas de pregrado acreditados sobre el total de programas que ofrece la universidad, cuya fuente de información es el Sistema Nacional de Información de la Educación Superior (SNIES) del Ministerio de Educación Nacional4. De igual manera, se consideró la variable naturaleza o tipo de universidad (INST_ORIGEN) como característica a nivel de la institución.

Con la información de estas variables se procedió a realizar el análisis descriptivo general de las principales variables y un análisis de brechas de rendimiento por género, departamento y tipo de institución (oficial o no oficial), a fin de establecer las características generales de los participantes en la prueba SABER PRO 2009 en la Región Caribe colombiana.

3 Se conserva la convención utilizada por el ICFES4 Información disponible en http://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/channel.html.

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Previo a la modelación se construyó un índice de nivel socioeconómico (INS) para los estudiantes utilizando la metodología PRINQUAL (componentes principales cualitativos) siguiendo el procedimiento empleado por Ocampo y Foronda (2007) y Piñeros y Rodríguez (1998). La metodología utilizada se fundamenta en la aplicación de componentes principales para variables categóricas, procedimiento desarrollado por Young, Takane y de Leeuw (citado por Guerrero, 2003) que analiza los componentes principales sobre todo tipo de variables, incluidas cuantitativas y cualitativas. En este procedimiento, solo se tuvieron en cuenta individuos con la información completa de todas las variables que componen el índice de nivel socioeconómico, lo que redujo la muestra a 22.244 individuos.

Además de la construcción del INS se analizó y modeló de manera independiente cada área de conocimiento, debido a que los resultados de las pruebas no son técnicamente unificables dada la diversidad de programas con naturaleza de estudio diferentes. Por ello, se realizó una selección de un grupo de áreas de conocimiento, teniendo en cuenta la afinidad de la prueba y la frecuencia, a fin de garantizar comparaciones entre individuos de una misma área y tamaños de muestra suficientemente grandes para las pruebas de iguales medias5. Las áreas de conocimientos seleccionadas a partir de los criterios establecidos fueron: Medicina, Derecho, Economía, Administración y Contaduría. En el caso de las Licenciaturas y las Ingenierías, se utilizó la agrupación de Barón (2010, p.15).

Tabla 3. Áreas de conocimiento prueba SABER PRO – 2009

Areas de conocimiento seleccionadasParticipantes

(N)Participación

(%)Medicina 994 7

Derecho 3.128 21Economía 400 3Administración 3.102 21Contaduría 2.296 15Licenciaturas (Todas) 2.071 18Ingenierías (Civil, Sistemas, Eléctrica, Electrónica y Mecánica) 2.319 15Total 14.310 100

Fuente: elaboración propia, a partir de base datos ICFES, pruebas SABER PRO 2009.

5 Para efecto de las comparaciones, Barón (2010, p. 16), en su análisis de las brechas de rendimiento académico para Barranquilla, señala: “Los archivos con microdatos que el ICFES hace disponibles públicamente estandariza los resultados de cada prueba a nivel nacional a tener media 100 y desviación igual a 10. Esto se realiza por prueba y a nivel nacional, no para cada ciudad, lo que nos permite hacer las comparaciones entre ciudades y agregar los diferentes resultados para cada prueba por ciudad”. En este caso, las comparaciones se realizan dentro de cada área de conocimiento utilizando como base de comparación el departamento y otras variables de interés.

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Una vez realizados los pasos anteriores, se procedió a la modelación de la variables mediante los modelos de regresión multinivel, en los cuales se supone que hay un conjunto de datos jerárquicos, con una sola variable dependiente que es medida en el nivel más bajo y variables explicativas que existen en todos los niveles (De la Cruz, 2008, p.4). Esta perspectiva de análisis es vital en este tipo de investigaciones, pues toman en consideración el contexto, permiten analizarlo en conjunto con la heterogeneidad propia de cada estudiante y contribuyen a identificar patrones y grupos específicos que demandan mayor atención e intervención; contrario a los modelos de regresión tradicionales, en los cuales se tiende a subestimar el error típico y a asignar las características del grupo a cada individuo (Rodríguez y Murillo, 2011, p. 304).

Así, para estimar el efecto de las variables se usó el modelo multinivel de dos niveles, estudiante y universidad, para cada área del conocimiento seleccionada, y se tomó como variable dependiente el resultado obtenido en la prueba SABER PRO 2009. Para realizar las estimaciones de los modelos se incluyeron progresivamente las variables de ajuste, inicialmente en la parte fija y luego en la parte aleatoria del modelo de acuerdo con el procedimiento presentado por Pardo, Ruiz y San Martin (2007).

A. Construcción del índice de nivel socioeconómico (INS) de los aplicantes a la prueba SABER PRO 2009

Según Díaz (2000), el análisis de componentes principales tiene como objetivos, entre otros, generar nuevas variables a partir de unos datos o variables originales, reducir la dimensión del espacio donde están inscritos los datos, eliminar variables que aporten poco al estudio y facilitar la interpretación de los datos. En este contexto, el procedimiento PRINQUAL (componentes principales cualitativas) es una extensión del análisis de componentes principales ordinarios, el cual acepta tanto variables cualitativas como cuantitativas.

El procedimiento se aplicó al grupo de variables especificadas en la tabla 4, y se obtuvieron siete componentes6.

Realizado el paso anterior, se procedió a tomar los dos primeros componentes con valores propios mayores que 1 como criterio de selección (Díaz, 2000), los cuales explican el 59,65% de la varianza total (véase tabla 5). Una vez seleccionados el número de componentes, se realizó el cálculo de la matriz de las cargas de componentes, para conocer la contribución de cada una de las variables originales en los dos componentes principales seleccionados (Ocampo et al., 2007).

6 Se obtuvo una medida de adecuación muestral (Kaiser-Meyer-Olkin) de 0,769 y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (0,00) y un alfa de Cronbach total de 1.

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Tabla 4. Variables para la construcción del INS7

Fuente: elaboración de los autores a partir de la base de datos del ICFES.

Así, el primer componente se tipifica principalmente por las variables Estrato, Nivel del Sisben8, Ingreso familiar y Nivel educativo de los padres (padre y madre), explicando el 43,24% de la varianza total. Por su parte, el segundo componente explica el 16,42% de la variabilidad, y se tipifica por las variables ocupación de los padres9.

Tabla 5. Componentes principales INS Tabla 6. Contribuciones - Componentes principales INS

Fuente: cálculos de los autores a partir de la base de datos del ICFES.

7 Valores mayores en la escala ordinal indican mejores condiciones socioeconómicas.8 El Sistema de Selección de Beneficiarios para Programas Sociales (Sisben) es una herramienta del Departamento

de Planeación Nacional de Colombia para identificar beneficiarios potenciales de programas sociales.9 Se considera pertinente el análisis de las contribuciones de las variables originales para interpretar los factores o

componentes resultantes, sin usar etiquetas que lleven a interpretaciones confusas.

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El siguiente paso es la obtención de las calificaciones de cada componente para cada individuo utilizando un procedimiento de regresión10; estas calificaciones se ponderan de acuerdo con el aporte de cada componente en la varianza total para obtener un solo indicador sintético11 del nivel socioeconómico del estudiante, el cual se utilizará en el modelo econométrico como variable independiente. Por último, se realiza un procedimiento simple de cambio de escala a fin de llevarla a una que toma valores de 1 a 10, con el fin de facilitar su interpretación. El gráfico 1 presenta el histograma de frecuencias y los percentiles calculados para el INS en escala de 1 a 10.

Gráfico 1. Histograma de frecuencias para INS_10


B. El modelo Multinivel

La presente investigación estima los factores determinantes del desempeño académico de los estudiantes universitarios de la Región Caribe colombiana. Un modelo de regresión lineal según la teoría del capital de humano se define así:

Yi = γ0 + γi xi + ei (1)

10 Toda la metodología de PRINQUAL se desarrolló utilizando el software SPSS.11 Esta parte del procedimiento se realiza en la hoja de cálculo del SPSS para los 22.244 individuos que componen

la muestra.

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Donde:

Yi: desempeño académico de los estudiantes representado en el puntaje medio de la prueba SABER PRO 2009.

γ0: la intersección con el eje Y. γi: el parámetro que indica el valor de cambio por cada unidad de aumento en la variable.

xi (por ejemplo, el nivel socioeconómico del estudiante) y corresponde a la pendiente. ei: el término del error.

Ahora bien, tal como lo explican Rodríguez y Murillo (2011), si se tienen dos universidades o más, cada una tendría su propia ecuación (1); sin embargo, debido a que este tipo de investigaciones no está interesada en uno o dos universidades solamente, sino en un gran número de ellas, resulta más pertinente modelar el rendimiento académico mediante la estimación de un modelo multinivel o jerárquico lineal. Para ello, se utilizan como variable dependiente el puntaje en SABER PRO 2009 en las áreas de Economía, Administración, Contaduría, Derecho, Ingenierías, Medicina y Licenciaturas y una serie de variables explicativas relacionadas con el estudiante (primer nivel) como género, y nivel socioeconómico, entre otras, y variables relacionadas con la universidad (segundo nivel) como naturaleza o tipo y calidad de la institución.

Para facilitar la interpretación de los resultados, se construyó un modelo de dos niveles (estudiantes y universidad) tanto de efectos fijos como aleatorios (modelo mixto), partiendo de la estructura más sencilla que es el modelo vacío o nulo hasta llegar a un modelo multinivel con un factor de efectos aleatorios, los resultados se presentan por área de conocimiento y se toma como variable dependiente el puntaje obtenido en la prueba SABER PRO 200912.

C. Incondicional o nulo. Modelo 1

De acuerdo con Rodríguez y Murillo (2011), este modelo permite hacer la comparación con los modelos posteriores, de manera que se puede contrastar si hay un aporte en la explicación de la variabilidad a medida que se incluyen las variables de ajuste. Se obtiene eliminando todo lo relacionado con las variables independientes, de allí su nombre. La ecuación (2) representa la estructura mixta del modelo para el nivel 1 (estudiantes o participantes a la prueba SABER PRO13) y nivel 2 (universidad), así:

Yij = γ00 + u0j + eij (2)

12 El software utilizado para generar los resultados es el SPSS versión 18, y se sigue el procedimiento presentado por Pardo et al.,(2007), para la descripción, ajuste e interpretación de este tipo de modelos con este software.

13 En el nivel 1 adopta la siguiente forma: Yij = β0j + eij.

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Donde:

Yij: variable dependiente correspondiente al puntaje SABER PRO 2009 de cada individuo.

γ00 + u0j: puntaje medio en la población de universidades y la variación aleatoria de cada universidad en torno a esa media.

eij: efecto aleatorio asociado al estudiante i, con distribución normal, media cero y varianza constante (Ωe).

D. Análisis de regresión: medias como resultados. Modelo 2

Se exploró un modelo que intenta explicar las medias de rendimiento de las distintas universidades o variabilidad de nivel 2. Para este modelo se utilizó como variable de segundo nivel la proporción de programas acreditados sobre el total de la oferta de programas de la universidad como variable proxy de la calidad de la misma. Esta variable se centra en la media a fin de que el intercepto represente la media de la variable dependiente, en este caso el rendimiento académico.

El objetivo de este modelo es pronosticar el rendimiento académico promedio de cada universidad a partir del nivel calidad de las mismas, dado que existen diferencias entre las medias de las universidades, y estas diferencias pueden explicarse por el nivel de calidad de la institución. En cuanto a la estructura del modelo, este solo adiciona una covariable medida en el nivel 2 que es la proporción de programas acreditados sobre el total de la oferta de programas de cada universidad (Calidad_cent)14, expresada como la diferencia respecto a la media en la ecuación 4, (Zj=Zj - Z).

Yij = γ00 + γ01Zj + (u0j + eij) (3)

E. Análisis de covarianza: un factor de efectos aleatorios. Modelo 3

En el análisis de covarianza se incluyeron variables de nivel 1 y de nivel 2, intentando explicar las diferencias por área de conocimiento tanto en las medias de rendimiento académico entre las universidades o nivel 2, como las diferencias entre el rendimiento académico de los estudiantes de la misma universidad. Así, en este modelo se presentan en primera instancia las estimaciones de parámetros fijos tanto para las variables de nivel 1 como de nivel 2, que además de la variable proxy para medir la calidad de la

14 En este caso, el 61% de las universidades contaba a la fecha del estudio con por lo menos un programa de pregrado acreditado.

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universidad incluye una dicotómica relacionada con el tipo o naturaleza de la institución (1 si es pública y 0 si es privada).

La ecuación 4 presenta la estructura del modelo mixto:

Yij = γ00 + γ01 (Cal_cent) + γ02 (INST_ORIGEN) + γ10 (GÉNERO) + γ11 (INS_cent) + γ12 (EST_SN_CABEZA_FMLIA) + γ13 (ESTU_TRABAJA) + γ14 (Cal_cent) (INS_cent) + γ15 (GRUPO_EDAD) + (u0j + ej) (4)

Con la información obtenida de la variabilidad en el estudiante y la universidad, se calculó el coeficiente de correlación intraclase (CCI), a partir de la información que arroja cada modelo y permite conocer el porcentaje de varianza explicada teniendo controladas las variables referidas al contexto del estudiante y de la universidad, lo cual indicó el efecto neto de la universidad.

σ2 μ0 CCI = (6) (σ2 e0 + σ2 μ0 )

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Resultados

A. Análisis descriptivo general

El análisis descriptivo de los individuos estudiados revela que cerca del 60% de la muestra es de sexo femenino, la edad predominante se ubica entre los 21 y 25 años (57%) y la mayoría (79%) tienen la condición de solteros. El tamaño de la familia promedio oscila en el rango de entre 3 y 5 integrantes (68%), el 15% es cabeza de familia y cerca del 26% tiene por lo menos 1 persona a cargo. Asimismo, se aprecia que el nivel educativo es similar entre padre y madre, con un porcentaje de profesionales ligeramente mayor en el caso de los padres. Por ocupación , cerca de la mitad de las madres de los aplicantes15 16se dedican a labores del hogar (47%) y el 12% de los padres son empresarios.

La muestra de aplicantes en SABER PRO2009 se concentra en los estratos bajos (el 55% pertenece a los estratos 1 y 2), los estratos 5 y 6 solo aportaron el 6,5% de la muestra. A su vez los ingresos familiares se ubican principalmente en el rango de menos de tres salarios mínimos (70%) y un 46% manifestó pertenecer, en alguno de sus niveles, al régimen subsidiado de salud. El 54% de la muestra estaba trabajando al momento de diligenciar el formulario. El valor de la matrícula pagada en el último año se concentra en el rango en de entre 1 millón y 3 millones de pesos (30%) y menos de 500.000 pesos (29%).

Tabla 7. Características aplicantes SABER PRO 2009 en la Región Caribe colombiana.

Continúa en la siguiente página

15 Clasificación utilizada por Broomhall y Johnson (1994), conformada por doce (12) áreas de ocupación.

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Fuente: elaboración propia, a partir de ICFES. Pruebas SABER PRO 2009.

Tabla 8. Características familiares – Ocupación de los padres (%)

Fuente: ICFES.

B. Brechas de rendimiento académico

Para el cálculo de las brechas de rendimiento dentro de cada área de conocimiento se tuvieron en cuenta tres variables de interés: género, departamento y naturaleza de la universidad (pública o privada).

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1. Brechas de rendimiento por género

Al tomar los puntajes promedio en SABER PRO 2009 y comparar los resultados entre hombres y mujeres en cada área de conocimiento se obtuvieron diferencias estadísticamente significativas (con excepción del área de Contaduría) en todas las áreas a favor de los hombres, especialmente en Economía e Ingenierías. Por otra parte, la última columna de la tabla 9 presenta los percentiles 95 para cada área y por género; en esta se destaca que entre los mejores estudiantes de Medicina no existen brechas de género. En el resto de las áreas la diferencia permanece a favor de los hombres.

Tabla 9. Brechas de rendimiento por género

** Significativa al 95% de confianza *** Significativa al99% de confianza


2. Brechas de rendimiento por departamento

A fin de calcular las brechas de rendimiento por departamento en la prueba SABER PRO 2009, se tomó como referencia el departamento del Atlántico y se presentaron estas diferencias por área de conocimiento. En el área de Administración de Empresas, el

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departamento del Atlántico obtuvo un promedio muy superior respecto a Cesar, Córdoba y La Guajira, con una brecha calculada de entre del 7% y el 11% a favor del Atlántico, y en menor medida con Magdalena donde la brecha es del 5,5%. Respecto a Sucre, la brecha no existe en esta área, mientras que en Bolívar es del 1,8%.

En otras áreas del conocimiento como Derecho y Medicina, la brecha de rendimiento no favorece a Atlántico; por el contario, Magdalena, Bolívar y Sucre obtienen promedios significativamente mayores, especialmente en Medicina donde las diferencias con los dos primeros departamentos son del 6% y el 5%, respectivamente.

En un área crucial como las Licenciaturas por su influencia en la calidad de la educación, especialmente a nivel escolar, la diferencia en rendimiento a favor del departamento del Atlántico con los demás departamentos en comparación es muy alta en casi todos los casos. Con excepción del Cesar y Córdoba, donde la brecha es del 2,5% y se puede hablar de una diferencia moderada, en los demás casos esta diferencia es muy alta: el 4,5% con Sucre; Magdalena el 7,5%; y cerca del 15% para Bolívar y el departamento de La Guajira, todas estadísticamente significativas.

Tabla 10. Brechas de rendimiento por departamento

** Significativa al 95% de confianza.*** Significativa al99% de confianza.

Fuente: cálculos de los autores a partir de la base de datos de ICFES.

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3. Brechas de rendimiento por naturaleza de la universidad

Al comparar el rendimiento académico de las universidades privadas y públicas se detectaron diferencias en todas las áreas excepto en las Licenciaturas. La diferencia más grande la encontramos en el área de Medicina, donde la brecha representa cerca del 12% a favor de la universidad pública, mientras que en Derecho e Ingeniería son del 2,5% y el 1,5% respectivamente. Solo en las áreas de Administración y Economía, las universidades privadas tuvieron un mejor desempeño promedio que las públicas, especialmente en esta última área donde la brecha es del 5,7%.

Tabla 11. Brechas de rendimiento por naturaleza de la universidad.

** Significativa al 95% de confianza *** Significativa al99% de confianza


C. El modelo

Con el fin de estimar los factores determinantes del desempeño académico de los estudiantes universitarios de la Región Caribe colombiana se procedió a modelar las

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variables explicativas relacionadas con el estudiante (primer nivel) como género, y nivel socioeconómico, y variables relacionadas con la universidad (segundo nivel) como naturaleza y calidad de la institución.

Para ello inicialmente, se presenta el modelo nulo por área y la estimación, a partir de ellos, del “efecto universidad” (modelo 1). Seguidamente, se explican las medias de rendimiento de las distintas universidades o variabilidad de nivel 2, debida a la calidad de la institución (modelo 2). Finalmente, se analizan las diferencias por área de conocimiento tanto en las medias de rendimiento académico entre las universidades o nivel 2, como las diferencias entre el rendimiento académico de los estudiantes de la misma universidad (modelo 3).

Modelo 1: estimación de los efectos de la institución.

Los resultados de la tabla 12 permiten aseverar que el valor poblacional de la constante o intersección del modelo es distinto de cero; se trata entonces de una estimación de la media poblacional de rendimiento de las 41 universidades que conformaron la muestra. La media más alta se alcanzó en el área de Derecho seguida por el área de Licenciaturas, mientras la media más baja se obtuvo en el área de Medicina.

Tabla 12. Modelo ANOVA (un factor de efectos aleatorios).Estimaciones de los parámetros de efectos fijos.


Por otra parte, la tabla 13 ofrece las estimaciones de los parámetros de covarianza o las estimaciones asociadas a los efectos aleatorios del modelo. La varianza del factor universidad en todos los casos resultó significativa (al 90% en el caso de Medicina y Economía) y, por tanto, mayor que cero, lo cual indica que contribuye a explicar la variabilidad del rendimiento académico.

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El coeficiente de correlación intraclase (CCI), el cual representa el grado de variabilidad existente entre las distintas universidades en comparación con la variabilidad presente entre los estudiantes de la misma universidad, se muestra en la penúltima columna. Esta medida, para el caso del área de Derecho, Medicina y Economía, es bastante alta e indica que de la variabilidad total del rendimiento académico en estas áreas, el 43%, 39% y 47% respectivamente, corresponde a la diferencia entre las medias de las universidades, el valor restante por tanto (57%, 61% y 53%, respectivamente) se atribuye a la variabilidad del rendimiento académico dentro de cada universidad. En el caso de Administración, Contaduría, Ingenierías y Licenciaturas, el factor universidad también fue determinante para explicar las diferencias en el rendimiento académico aunque en un menor grado que las otras dos áreas (19%, 13%, 17% y 24%, respectivamente).

Tabla 13. Modelo ANOVA (un factor de efectos aleatorios). Estimaciones de parámetros de covarianza.


Modelo 2: estimación del efecto del nivel de calidad de la universidad.

Los resultados de la tabla 14 muestran las estimaciones de los dos parámetros de efectos fijos para cada área de conocimiento, es decir, la intersección y el coeficiente asociado a la covariable Calidad_cent de la universidad. Las intersecciones variaron muy poco respecto al modelo nulo, por tanto, no se afectaron por la covariable de nivel 2, lo cual representa una estimación del rendimiento académico promedio de la población de

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universidades por ser una variable centrada en la media. En el caso de los coeficientes, todos resultaron significativos (al 90% en el peor de los casos) y, por tanto, aumentos en la proporción de programas acreditados generaron incrementos del nivel promedio de rendimiento académico.

Tabla 14. Modelo de regresión (medias como resultados). Estimaciones de los parámetros de efectos fijos.


En cuanto a la estimación de los parámetros de covarianza de la tabla 15, se muestra claramente que los coeficientes resultaron significativos, excepto en el caso de Economía donde el nivel de confianza fue de solo el 86%. Estas estimaciones revelan hallazgos importantes, especialmente en los casos de Administración, Derecho, Ingeniería, Licenciaturas y Medicina, en los que el CCI se redujo significativamente a 11% (19% en el modelo nulo), 17% (43% en el modelo nulo), 11% (17% en el modelo nulo), 15% (24% en el modelo nulo) y 29% (39% en el modelo nulo), respectivamente.

En el caso de Economía, la reducción fue del 30% (de 47% pasó al 17%); sin embargo, se debe tener presente que la probabilidad de cometer un error tipo 1 en este caso es mayor, por tanto, el efecto de la calidad en esta área no es del todo claro.

En síntesis, este resultado se debió a que gran parte de las diferencias observadas entre el rendimiento académico de las universidades se explica por el nivel de calidad de institución medida por la variable Calidad_cent.

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Tabla 15. Modelo de regresión (medias como resultados).Estimaciones de los parámetros de covarianza.


Comparando las estimaciones de los parámetros de covarianza del modelo nulo o modelo 1 y el modelo 2, que incluye la variable Calidad_cent, se obtuvo la proporción de varianza explicada en el nivel 2, es decir, el 42% de las diferencias en rendimiento académico medio observadas entre las universidades en el área de Administración, se atribuyó a la calidad de la institución; en el caso de Derecho, este porcentaje ascendió al 60% y así sucesivamente para todas las demás áreas (véase tabla 16).

Tabla 16. Proporción de la varianza explicada porla calidad de la universidad.


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Modelo 3: análisis de covarianza.

Analizando los resultados de efectos fijos, se observó que para todas las áreas analizadas el rendimiento académico promedio a nivel de la población de universidades fue significativamente mayor que cero (véanse tablas 17 y 18).

Tabla 17. Modelo de regresión (ANCOVA). Estimaciones de los parámetros de efectos fijos por área de conocimiento.

Fuente: cálculos de los autores a partir de la Base de datos del ICFES

Tabla 18. Modelo de Regresión (ANCOVA)Estimaciones de los parámetros de covarianza por área de conocimiento

Fuente: Cálculos de los autores a partir de la Base de datos del ICFES

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Discusión de los resultados obtenidos

Al igual que el resto de modelos y para todas las áreas analizadas, la constante o intersección es una estimación media del rendimiento académico de las universidades. En este caso, el rendimiento académico promedio a nivel de la población de universidades fue significativamente mayor que cero. El “efecto universidad” o la varianza total en el rendimiento que se debe a las variaciones existentes entre universidades fueron diferentes por área de conocimiento. En este sentido, en áreas como Economía, Medicina y Derecho por lo menos el 40% de las diferencias se explicaron por variables de segundo nivel en contraste con el poder explicativo que tuvo las variables de primer nivel en programas como Administración, Contaduría, Ingenierías y Licenciatura, donde el efecto universidad fue menor que 25%. En el caso del programa de Economía, los resultados de este efecto están muy cercanos a los obtenidos por Valens (2004).

Al revisar los resultados de brecha de género, con excepción del programa de Contaduría, la variable género fue significativa en todas las demás áreas. La diferencia más alta de los hombres sobre las mujeres se da en el área de las Ingenierías (2,4%), mientras en las demás áreas oscila entre el 1,2% y el 1,9%. Este resultado puede estar relacionado con las brechas de rendimiento entre hombres y mujeres halladas en estudios a nivel de secundaría en el área de matemáticas, que es el fundamento básico de los programas de Economía e Ingenierías, y que se reproducen a nivel universitario. Un documento del Banco Interamericano de Desarrollo sobre “La condición de la educación en matemáticas y ciencias naturales en América Latina y el Caribe” realizado por Valverde y Näslund-Hadley (2010), enfatiza sobre estas diferencias de género en matemáticas, al catalogarlas como considerables, especialmente en El Salvador y Colombia.

Los resultados obtenidos demuestran y confirman que existe una brecha de género a favor de los hombres y, por tanto, si el estudiante que presenta la prueba es hombre el rendimiento académico aumenta en promedio entre 1 y 3 puntos. Este resultado fue similar por el obtenido por Valens (2007) para el programa de Economía (3,133), y a nivel de secundaria por Piñeros(1998) quien obtuvo coeficientes de 3,574 para colegios públicos y 3,471 para los privados en Ciencias17.

La variable Edad (GRUPO_EDAD) resultó significativa para 5 de las áreas (con excepción de Contaduría y Administración). El signo fue negativo en todos los casos, lo cual significa que a mayor edad el rendimiento académico disminuye; lo mismo que el género, el impacto fue de 1 a 3 puntos en los resultados de la prueba. El 57%, como se anotó, tenía entre 21 y 25 años cuando presentó la prueba y solo el 15% tenía más de 31 años; este último grupo obtuvo una media en el puntaje de cerca de 7 puntos por debajo del primero.

17 Para la prueba de matemáticas este resultado fue de 3,734 y 3,511 para colegios públicos y privados, respectivamente.

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Si el estudiante trabaja (ESTU_TRABAJA) o es cabeza de familia (ESTU_SN_CABEZA), su rendimiento académico disminuyó. La primera de estas variables resultó determinante en las áreas de Administración, Medicina y Licenciaturas, y la segunda en áreas como Ingenierías, Licenciaturas, Derecho y Contaduría. Aunque no existen antecedentes en la literatura sobre los efectos esperados de este grupo de variables, se esperaba de antemano este resultado, teniendo en cuenta que si el estudiante trabaja o es cabeza de familia su tiempo para el estudio disminuye y esto a su vez disminuye su rendimiento.

En cuanto al nivel socioeconómico, este resultó altamente significativo en las áreas de Administración, Contaduría Medicina y Licenciaturas y tuvo una relación directa con el rendimiento académico: cuanto más alto es el INS mejor es el rendimiento promedio en la prueba. El trabajo de Piñeros (1998), el cual sirvió de referencia para el presente estudio en cuanto a la construcción del INS, obtuvo coeficientes entre 0,21 y 0,52 igualmente significativos. En este caso se obtuvieron resultados entre 0,29 y 0.80 como se aprecia en la tabla 17 para las áreas mencionadas.

Cuando se incluyó una interacción entre variables de distinto nivel, el INS del estudiante y la variable calidad (Cal_cent) de la universidad, el coeficiente tomó un valor positivo y fue significativo en los programas de Administración, Economía y Derecho, lo cual indicó, para estos programas, que la relación entre el rendimiento académico y el nivel socioeconómico de los estudiantes fue mayor cuanto mayor fue la calidad de la institución. En este sentido, en los casos como Derecho y Economía donde el INS no explica el rendimiento académico por sí solo, la interacción entre esta variable y la calidad de la institución resultó significativa y positivamente relacionada con el rendimiento académico. Cabe anotar que no se obtuvo significancia estadística para la variable INS, y tampoco para su interacción con la variable Cal_cent en el área de Ingenierías; en otras palabras, no se puede afirmar que el nivel socioeconómico contribuye a explicar el rendimiento académico en esta área. Además, en el área de Medicina, a pesar de que la interacción entre la calidad de la institución y el INS fue significativa, el signo del coeficiente fue negativo, contrario al efecto esperado de una relación directa entre las dos variables y el rendimiento académico.

En cuanto a la naturaleza o tipo de universidad (pública o privada), si la universidad es privada, el rendimiento académico disminuye de manera significativa. Esto se cumplió en los programas de Derecho, Medicina e Ingenierías y el efecto osciló entre 3 y 8 puntos. Este resultado fue coherente con las brechas de rendimiento obtenidas en el apartado relacionado con las brechas de rendimiento por naturaleza de la universidad (véase tabla 8). Tal vez el efecto más importante fue el relacionado con la variable Calidad de la institución medida por la proporción de programas acreditados sobre la oferta total (Cal_cent). La calidad de la institución fue altamente significativa en todos los casos y se relacionó positivamente con el rendimiento académico. Es decir, un aumento marginal de la proporción de programas acreditados incrementó el promedio de rendimiento académico, en el caso del programa de Administración en 0,17 puntos y así sucesivamente para los demás programas.

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El cálculo del CCI (véase tabla 18) proporcionó una vez más la variabilidad inter-universidad e intrauniversidad. La inclusión de una segunda variable de nivel 2, como la naturaleza o tipo de institución (INST_ORIGEN), disminuyó considerablemente la variabilidad existente entre los distintos centros, en aquellas áreas donde la variable resultó significativa (Derecho, Ingeniería y Medicina).

Las reducciones más significativas se dieron en Derecho e Ingenierías, pues del 43% pasaron al 16% y del 17% al 8%, respectivamente, lo cual indicó que gran parte de la diferencias entre el rendimiento académico promedio de las Universidades se explicó por la calidad de la universidad y su naturaleza pública o privada. Aunque la reducción en el programa de Medicina fue de 31 puntos porcentuales (del 39% al 8%) el coeficiente solo fue significativo al 85% de confianza, por tanto, la probabilidad de cometer un error tipo 1 al igual que en el programa de Economía fue muy alta.

Repitiendo el cálculo de la tabla 19, se observó cómo aumenta el porcentaje de varianza explicada al introducir la variable de nivel 2, naturaleza de la institución (INST_ORIGEN), en las áreas de Derecho, Ingeniería y Medicina. En otras palabras, la calidad de la institución y la naturaleza de la institución explicaron el 53% de las diferencias en rendimiento académico medio observadas entre las universidades en el área de Ingeniería y el 63% en el área de Derecho.

Tabla 19. Proporción de la varianza explicada porla calidad y naturaleza de la universidad.

Fuente: cálculos de los autores a partir de la Base de datos del ICFES

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Conclusiones e implicaciones de política

El estudio realizado mostró que existen factores que están relacionados con el desempeño académico de los estudiantes universitarios que realizaron la prueba SABER PRO 2009 en la Región Caribe colombiana. Varios resultados empíricos tienen un particular interés: (1) el “efecto universidad” que es relativamente alto para la explicación del rendimiento académico universitario;(2) la variable calidad que explica una parte importante del “efecto universidad”;(3) el relativamente débil poder explicativo que tiene nivel socioeconómico en el rendimiento académico universitario; y (4) evidencia de la brecha de género en el rendimiento a favor de los hombres.

Desde la perspectiva de la política educativa, los resultados pueden sugerir una variedad de estas que pueden afectar el rendimiento académico, por lo cual se plantean a continuación algunas consideraciones. En cuanto a los dos primeros puntos, relacionados con el papel de la universidad, los resultados apuntan necesariamente a una mayor profundización de la política nacional de acreditación tanto a nivel institucional en todos sus componentes (administración, docencia, investigación y extensión) y a nivel de carreras o programas, particularmente en lo relacionado con su pertinencia. Sin embargo, es necesario que la política de acreditación permita procesos flexibles que se ajusten a los requerimientos particulares de determinadas áreas de conocimiento donde el efecto universidad no muestra ser determinante.

Por otro lado, aunque la evidencia encontrada para algunas áreas muestra que los estudiantes de nivel socioeconómico más altos tienen un rendimiento superior, tal evidencia a nivel de la educación superior no es contundente, en contraste con lo que diversos estudios empíricos han demostrado en primaria y secundaria. La explicación puede radicar en que los procesos de selección, accesibilidad y permanencia en la educación superior influyen al escogerlos buenos estudiantes de origen socioeconómico bajo y sirven de “filtro natural” en el proceso educativo universitario. Lo anterior refuerza la idea de que la inversión en educación para los estratos socioeconómicos bajos debe realizarse desde las primeras etapas de la educación, tal como lo sugiere Psacharopoulos (2007). Esto debe crear las condiciones apropiadas para un mejor desempeño en el nivel universitario.

En cuanto a la brecha de género encontradas a favor de los hombres en áreas como Economía e Ingenierías, su poder de explicación en el rendimiento académico es tan importante como los niveles de calidad de la universidad y los efectos de los factores socioeconómicos. Es de vital importancia tener presente que los resultados del estudio demuestran que estas brechas de género se reproducen en todos los niveles del sistema de educación (primario, medio y superior); por tanto, una política pública dirigida a cerrar o disminuir esta brecha para ser

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exitosa debe concentrarse en el primer nivel, y deben tener como prioridad la reducción de las diferencias en las matemáticas.

Por último, se debe anotar que las futuras investigaciones sobre el rendimiento académico universitario deben incluir variables de tipo subjetivo como la percepción del estudiante sobre la calidad de los servicios recibidos (incluida la calidad de los docentes), donde la interdisciplinariedad especialmente se beneficiaría de la ayuda de la psicología y sociología que pueden brindar herramientas para definir mejores variables explicativas que resulten pertinentes para entender el rendimiento académico y ofrecer una perspectiva diferente sobre los procesos de elección de los individuos.

Además, se requieren estudios longitudinales que desde el primer nivel educativo den cuenta de todo el proceso de evolución del estudiante desde las pruebas de Estado hasta las evaluaciones en la educación superior.

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