Post on 08-Jul-2018
8/19/2019 Redimiento academico
1/33
Rendimiento acad´emico universitario*
Luciano Di Gresia **luciano@depeco.econo.unlp.edu.ar
Agosto 31, 200
Resumen
!n este tra"a#o se aplica el en$o%ue de $unci´on de producci´on paraestimar los determinantes del rendimiento acad´emico de una co&orte
uni'versitaria ()acultad de iencias !con´omicas de la +L-1. /e utilia
un modelo de datos censurados en valores m´nimos m´aimos (variaci´on del modelo to"it. Adicionalmente se analia la din´amica del
desempe4no acad´emico se comparan co&ortes mediante unametodolog´a de micro'descomposici´on.
5n t&is 6or7 t&e production $unction approac& is applied to estimatet&e determinant o$ t&e academic per$ormance o$ an universit co&ort ()a'
cultad de iencias !con´omicas, +L-. A data censored model is used(variation o$ t&e to"it model. Additionall t&e dnamics o$ t&e academicper$ormance is analed and t&e co&orts are compared 6it& a met&odo'log o$ micro decomposition.
8!L9 52
-ala"ras claves9 educaci´on universitaria, rendimiento acad´emico,co&or'tes, to"it.
* !ste tra"a#o es una versi´on modi$icada de un cap´tulo de la tesis doctoral realiada en la
+niversidad acional de La -lata (director Dr. Al"erto -orto**
Doctor en econom´a +niversidad acional de La -lata.1
+niversidad acional de La -lata
1
8/19/2019 Redimiento academico
2/33
´5ndice
1. 5ntroducci´on 32. :aria"les involucradas ;
3. Determinantes del rendimiento acad´emico <
3.1. Las $uentes de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . =
3.2. La elecci´on de la varia"le eplicada la unidad de an´lisis . . . . =
3.3. !l desempe4no seg´un la cantidad de materias apro"adas . . . . . >
3.;. Descripci´on de las varia"les eplicativas consideradas . . . . . . . >
3.
8/19/2019 Redimiento academico
3/33
1. 5ntroducci´on
!l principal interrogante %ue se plantea en este tra"a#o se re$iere a la siguiente
cuesti´on9 u´e eplica las varia"ilidad en los rendimientos acad´emicosB
!l modelo %ue se encuentra su"acente "a#o el an´alisis del proceso
educativo es generalmente simple. La idea es %ue el desempe4no acad´emico de
un estudiante est´a directamente relacionado con un con#unto de insumos %ue´este dispone. Algunos de esos insumos pueden ser controlados por medio de
pol´ticas p´u"licas, como ser las caracter´sticas de las universidades, la calidad
de los pro$esores, el dise4no de los cursos, las reglas de correlatividades.
Cientras %ue otros insumos no pueden ser controlados, como por e#emplo el
entorno $amiliar la capacidad de aprendia#e.
!ste en$o%ue se denomina $unci´on de producci´on se $undamenta en la teor´a
microecon´omica de la $irma. /e trata sencillamente de modelar el producto educativo
como el resultado de una $unci´on %ue utilia insumos. !n anus&e7 (1??, 1?>=,
1??3 se encuentran los conceptos $undamentales de este en$o%ue.
La literatura de $unci´on de producci´on educativa tiene su inicio a partir de
oleman et4al. (1?== cuo o"#etivo era analiar la disponi"ilidad de recursos enla escuela vinculada a distintos grupos de po"laci´on. !n este tra"a#o, deno'
minado generalmente el Ein$orme olemanF, se encontr´ %ue la disponi"ilidad derecursos genera"a resultados inciertos so"re el desempe4no educativo, %ue el
entorno sociecon´omico domina"a los resultados.2 /i "ien este estudio $ue su'
#eto a $uertes cr´ticas metodol´ogicas, inici´o el camino del an´alisis de los$actores determinantes del rendimiento educativo.
Algunos desarrollos realiados en Argentina so"re $unciones de producci´on
educativas, tanto re$eridos a nivel universitario como al resto de los niveles edu'
cativos, son los siguientes. Del$ino (1?>? estudia los determinantes del aprendi'a#e
mediante un en$o%ue de $unci´on de producci´on sugiriendo %ue los rendimien'tos
escolares dependen de $actores gen´eticos socioecon´omicos, de la calidad del
docente, de las condiciones de la escuela del grupo de alumnos (peer e ect .
Caradona aldeŕ on (200; presentan un modelo para estimar la $unci´on de
producci´on en el caso del sistema educativo de la provincia de Cendoa. Los
resultados %ue o"tienen muestran %ue el $actor m´as signi$icativamente relacio'nadocon la calidad educativa es el propio alumno como co'productor, medido a trav´es del
nivel socioecon´omico del &ogar de donde proviene. -orto Di Gresia (2000
presentan una cuanti$icaci´on de $unci´on de producci´on educativa3 %ue indica %ue la
productividad del estudiante; es maor para las mu#eres, para los estudiantes de
menor edad para %uienes provienen de &ogares con padres m´as educados. am"i
´en encuentran un pe%ue4no e$ecto negativo de la cantidad de &oras tra"a#adas.
Giovagnoli (2002 estudia, en "ase a un panel de estudiantes de la +niversidad
acional de Rosario, los determinantes de la pro"a"ilidad de graduaci´on deserci
´on. )aio (200; analia detalladamente la vinculaci´on entre &oras tra"a#adas
rendimiento acad´emico. Gallac&er (200
8/19/2019 Redimiento academico
4/33
alumnos %ue cursan estudios de postgrado<
Resulta o"vio %ue para analiar el proceso educativo desde la optima´ de un
pro"lema de producci´on de"e dise4narse una adecuada medida del producto.
-ero medir el producto del proceso educativo no es una tarea simple. La educaci
´on es una actividad %ue trans$orma individuos con determinadas caracter
´sticas, en individuos con di$erentes calidades (anus&e7, 1??.
+sualmente en los estudios de $unci´on de producci´on educativa seutilian mediciones &omog´eneas de prue"as acerca de determinadas
&a"ilidades del es'tudiante (Hetts Corell, 1???.= am"i´en es usual
encontrar tra"a#os donde se utilian las tasas de a"andono, la duraci´on de lacarrera (Giovagnoli, 2002, la cantidad de materias apro"adas o las notaspromedio o"tenidas (Di Gresia et4al., 2002I -orto et4al., 200;I )aio, 200;,el valor presente de los ingresos $uturos (ard Jrueger, 1??=.
!stas mediciones usadas son aproimaciones, con distinto grado de valid´e,
de un producto m´as $undamental. !l inter´es en el desempe4no acad´emico se
relaciona directamente con la percepci´on de la importancia %ue tiene la edu'caci
´on en a$ectar la &a"ilidad de los estudiantes en desenvolverse me#or en la
sociedad una ve %ue terminan los estudios. La teor´a relevante es %ue m´asedu'caci´on &ace a los individuos m´as productivos en el mercado la"oral, me#ora
la participaci´on en democracia, los &ace me#ores consumidores, etc. !n generallos estudios emp´ricos con$irman la correlací on entre maores niveles de
educaci´on atri"utos positivos luego de los estudios (CcCa&on, 2002.
!n este tra"a#o se desarrolla el tema de los determinantes del rendimiento
acad´emico inici´andose en la secci´on 2 con una "reve discusi´on so"re las
varia"les involucradas. !n la seccion 3 se presenta un caso de estudio "asado
en el analisis de una co&orte de la )acultad de iencias !con´omicas de la
+niverisidad acio'nal de La -lata. /e discute temas como la elecci´on de la
varia"le eplicada las varia"les eplicativas, el modelo de estimaci´on los
resultados. !n la secci´on ; se estudian temas re$eridos a la din´amica del
desempe4no acad´emico a la identi$icaci´on de puntos nodales dentro de la
carrera. )inalmente, en la secci´on < se analia la comparaci´on de co&ortes
desarroll´andose una metodolog´a de microdescomposici´on para a&ondar en
las causas de los di$erentes desempe4nos relativos.
2. :aria"les involucradas
+na primera pregunta $ormulada generalmente cuando se analia el proceso de
educativo universitario es cuales son los determinantes %ue a$ectan el desem'pe4no
acad´emicoB !n este sentido el desempe4no acad´emico es determinado por un
con#unto de caracter´sticas del individuo el conteto. -osteriormente este
desempe4no acad´emico eplica di$erenciales de salarios en el mercado la"oral. !n
este caso la relaci´on puede provenir de di$erentes interpretaciones. -or una lado
< Alumnos de la +niversidad del !CA.
= -or e#emplo el G-A (Grade -oint Average en !stados +nidos, el cual re$le#a la ad'%uisici
´on de capital &umano en el momento en %ue los individuos est́ an cerca de la entradapermanente en la $uera la"oral. -ara un an´alisis de la relaci´on entre ingresos la"orales rendimiento en G-A ver Lour Garman (1??=.
;
8/19/2019 Redimiento academico
5/33
8/19/2019 Redimiento academico
6/33
3.1. Las $uentes de datos
Las $uentes de in$ormaci´on utiliadas en este caso de estudio son "´asicamente tres9
)ormulario de ingresante9 Representa un re%uisito %ue cada estudiantetie'ne %ue cumplimentar al momento de su ingreso. De esta $uente seo"tienen los datos "´asicos como seo, nacionalidad, edad al inicio,educaci´on de los padres, condici´on de actividad de los padres lasituaci´on la"oral del estudiante en ese momento.
!ncuesta a4no 200;9 !s una encuesta %ue se reali´o en la )acultad de ien'
cias !con´omicas entre noviem"re diciem"re del a4no 200; a todos los
estudiantes en actividad.13
De esta $uente de datos se o"tiene in$ormaci´on
adicional re$erida a la condici´on la"oral del estudiante a $ines del a4no 200;,
las &oras de estudio, datos so"re la modalidad de estudio (grupos de es'tudio
otros datos. a"e aclarar %ue la encuesta no $ue realiada por la totalidad de
los estudiantes, sino s´olo por los %ue se encontra"an en activi'dad en ese
momento. -ara el caso de la co&orte 2000 %ue est´a comprendida por 2.2;=
alumnos, realiaron la encuesta ;;< (un 20 .
Datos de actividad acad´emica en cuanto a e´amenes $inales9 !s una "ase
de datos1;
con la in$ormaci´on de cada e´amen $inal rendido por el estu'
diante durante el a4no acad´emico. /e registra la $ec&a de realiaci´on dele´amen, el tipo de e´amen ($inal li"re, $inal regular promoci´on, la ma'teria rendida, la carrera a la %ue corresponde la materia, la nota o"tenida la identi$icaci´on del estudiante (n´umero de lega#o.
+tiliando el n´umero de lega#o, %ue se encuentra presente en las tres
$uentes de in$ormaci´on, se construe una unica´ "ase de datos con las caracter
´sticas el desempe4no acad´emico de los estudiantes de la co&orte.
3.2. La eleccí on de la varia"le eplicada la unidad de an´alisis
!n este primer caso de estudio utiliamos como varia"le eplicada lacantidad de materias apro"adas a un momento del tiempo. Ktras alternativassurgen si se emplea la nota promedio (con sin aplaos, com"inacionescon la cantidad de materias apro"adas.
-or %u´e usar la cantidad de materias apro"adas en ve de la notaB Los
argumentos se presentan en detalle en Di Gresia -orto (200
8/19/2019 Redimiento academico
7/33
la apro"aci´on de materias es un "ien, mientras %ue la nota es neutral.1<
Adi'
cionalmente a los argumentos de varia"ilidad, puede indicarse %ue la nota es unindicador %ue contiene maor ruido estad´stico de"ido a una serie de cuestiones9
(i eisten di$erentes modalidades de apro"aci´on en lo %ue respecta a lanota m´nima (;, = o´ , (ii en algunos casos se dan situaciones de noregistraci´on $ormal de nota cuando el alumno es desapro"ado, (iii eisten
di$erencias en'tre las carreras respecto del promedio de nota asignado por los pro$esores a los cursos.
1=
on respecto a la unidad de an´alisis considerada, es importantemencionar %ue la cantidad de materias apro"adas se cuanti$ica sindiscriminar la carrera %ue sigue el estudiante. !s decir, se considera laproductividad acad´emica del estudiante en t´erminos de materias evalu´andoselo de manera ´ntegra a pesar %ue pueda estar siguiendo m´as deuna carrera. !sta de$inici´on resulta relevante en el caso "a#o estudio de"idoa %ue una porci´on importante de los estudiantes (el 1;.; del total de laco&orte el 2 del su"grupo %ue apro"´o al menos una materia siguenm´as de una carrera de acuerdo a lo %ue se epone en el cuadro 1.
uadro 19 Distri"uci´on co&orte 2000 por carreras (a diciem"re de 200 13.3- N LA N L! ? 0.;
- N L! ? 0.;
LA N L! = 0.3
otal 2.2;= 100.0
)uente9 ela"oraci´on propia en "ase a datos e/-i (+L-.
a"e mencionar %ue la asignaci´on por carreras se reali´o en $unci´on dela carrera a la %ue pertenecen las materias apro"adas por el estudiante. /iun estudiante apro"´ = materias del ciclo "´asico 1 de la carrera deontador -´u"lico, se asigna la carrera de ontador -´u"lico. /i apro"´o s´olo carreras del ciclo "´asico se asigna como carrera el ciclo "´asico, es
decir, todav´a no opt´ por carrera.1
!n consecuencia se de$ini´o utiliar como unidad de an´alisis al estudiante no al
estudiante seg´un la carrera %ue realia, de"ido a %ue en ´este ultimo´ caso se
1< !l &ec&o %ue la nota sea neutral puede depender no s´olo del comportamiento de los estudiantes, sino
tam"i´en del comportamiento de los pro$esores en lo re$erente a la asignaci´on de la nota.
1= -or e#emplo en la carrera de Licenciatura en !conom´a, al ser pocos alumnos cursando, se genera una
relaci´on m´as cercana con los pro$esores. !sto podr´a eplicar me#ores desempe4nos Mo me#ores notas
sistem´aticamente, tal como se o"serva en la realidad respecto de las otras carreras.
1 !sta asignaci´on se e$ect´ua independientemente de la inscripci´on $ormal %ue realia el estudiante en lacarrera. !n el caso de la co&orte 2000 esta opci´on $ormal de carrera se reali´o al comenar el tercer a4no.
8/19/2019 Redimiento academico
8/33
genera"an resultados anormalmente malos de"ido a la presencia dealumnos %ue realia"an una carrera adem´as de algunas materias de otracarrera. -or e#emplo, alguien %ue sigue ontador -´u"lico realia unamateria de la Licenciatura en !conom´a aparecer´a como un alumno condesempe4n´o optimo´ en la primer carrera con mu "a#o desempe4no en lasegunda carrera. !n realidad este alumno re$le#a un desempe4no optimo´ si
se lo considera ´ntegramente. Adem´as, de esta manera el total deo"servaciones se corresponde con la cantidad de alumnos de la co&orte.
3.3. !l desempe4no seg´un la cantidad de materias apro"a'das
onsiderando diciem"re de 200< como mes de re$erencia para analiar el
desempe4no acad´emico,1>
se o"serva %ue eactamente 1.000 estudiantesno apro'"aron ninguna materia en 2 meses de carrera. !sto permite in$erir %ue al menos un ;;.< de los estudiantes ingresantes a esta co&orte del
a4no 2000 a"andonaron seguramente los estudios.1?
!n la $igura 1 se presenta el &istograma de materias apro"adas s´olo para losindividuos %ue al menos apro"aron una materia en = a4nos de carrera. Dentro de
este su"grupo los resultados muestran %ue m´as de la mitad (
8/19/2019 Redimiento academico
9/33
4 .39 . . 3
P o r c
e n t a j e . 2 .1533
. 1
0
.1059 .1027 .1075 .1067
.0313
.0024
0 10 20 30 40Cantidad de materias aprobadas a diciembre de 2005
)igura 19 istograma de materias apro"adas (co&orte 2000 %uienesapro"aron alguna materia
uadro 29 Distri"uci´on co&orte 2000 por seo
/eo )recuencia -orcenta#es
Casculino > ;02 ?3.>o soltero 120 =.2
otal 1.?22 100.0
La distri"uci´on por nacionalidad del estudiante mostrada en el cuadro ;denota la casi eclusiva presencia de argentinos.
!n lo %ue respecta a la ciudad de nacimiento del estudiante, se o"serva una
1.?2;, mientras %ue la cantidad total de alumnos de la co&orte es de 2.2;=. !sta di$erencia sede"e a %ue no se disponen de la totalidad de in$ormaci´on en las varia"les %ue con$orman lain$ormaci´on de la co&orte 2000. La misma situaci´on, incluendo variaciones en el total deestudiantes de los %ue se disponen datos, se veri$ica en el resto de las varia"les eplicativasconsideradas.
?
8/19/2019 Redimiento academico
10/33
uadro ;9 Distri"uci´on co&orte 2000 por nacionalidad
acionalidad )recuencia -orcenta#es
Argentino 1.>> ?.<o argentino ;> 2.<
otal 1.?2= 100.0
gran presencia de los nacidos en la ciudad de La -lata,2;
tal como seaprecia en el cuadro
8/19/2019 Redimiento academico
11/33
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 2930Edad al inicio
Varones Mujeres
)igura 29 )unci´on de densidad de la edad al inicio de los estudios (co&orte 2000
privadas. !l promedio en la escuela secundaria es levemente maor para%uienes ingresan desde una escuela secundaria privada.
Ktro resultado de inter´es es la maor educaci´on de los padres de los estu'
diantes %ue provienen de escuela secundaria privada (11.
a4nos en el caso de los padres, 11.
8/19/2019 Redimiento academico
12/33
uadro =9 Distri"uci´on co&orte 2000 por educaci´on de los padres
ivel educativo -adre Cadreantidad Dist.acum. antidad Dist.acum.
/in educaci´on 0.; 10 0.<
-rimaria incompleta 1.= 12> .;-rimaria completa ;1< 31.< ;20 2?.?
/ecundaria incompleta 3=3 0.;
erciario completa 1> 0.? ?1 0.< 13.<
+niversitario completa 3 100.0
otal 1.>1? 1.>=<
uadro 9 Distri"uci´on co&orte 2000 por tipo de escuela secundaria
!scuela secundaria )recuencia -orcenta#es
-´u"lica 1.2=1 =< a4nos
-ara estudiantes %ue no tra"a#an "uscan al $inal9 12.13 a4nos
-ara estudiantes %ue no tra"a#an no "uscan al $inal9 13.1> a4nos
/e o"serva %ue los alumnos %ue no tra"a#an no "uscan tra"a#o son los%ue provienen de &ogares con maor educaci´on. !sto re$uera la ideaprevia de maores posi"ilidades econ´omicas %ue permiten realiar casi la
totalidad de la carrera sin necesidad de tra"a#ar.
2=
2= Ktra cuesti´on %ue se o"serva es la maor educaci´on promedio de los padres de los
alumnos %ue %uedaron como activos en el a4no 200;.
12
8/19/2019 Redimiento academico
13/33
uadro >9 Distri"uci´on co&orte 2000 datos seg´un escuela secundaria
!scuela !dad al -roporci´on -romedio acidos ensecundaria inicio mu#eres secundaria La -lata
-´u"lica 21.02 0..1 0.
%ue se resuelve mediante
2 !s decir varia"les %ue no est´en correlacionadas con la varia"le eplicada %ue epli%ue una parterelevante de la varia"le eplicativa.28
Donde Q es la varia"le %ue denota el desempe4no del estudiante i. 7i es un con#unto de J varia"leseplicativas %ue se estipulan como determinantes del rendimiento para el estudiante
13
8/19/2019 Redimiento academico
14/33
uadro 109 Distri"uci´on co&orte 2000 seg´un condici´on la"oral del estudiante
ondici´on la"oral 5nicio ($e"'2000 A novMdic'200;)recuencia -orcenta#es )recuencia -orcenta#es
/i tra"a#a ;2? 23.1 1?; ;3.
8/19/2019 Redimiento academico
15/33
CK
Q= ss s s s
s s s
ss s A
s o"it
sss
s s ss s s'
B
)igura 39 !l pro"lema de la varia"le desempe4no censurada
dos grupos de estudiantes se corresponden con las o"servacionesse4naladas en el semic´rculo so"re el e#e el semic´rculo a la altura de Aen la $igura 3. Adicionalmente se muestran las estimaciones %ue surgir´an eneste caso por CK en comparaci´on con la %ue devolver´a un modelo o"it,identi$ic´andose a la di$erencia entre am"as estimaciones como el sesgo dela estimaci´on por CK respecto de la estimaci´on por o"it.
!l modelo to"it o modelo de regresi´on censurada %ue es convenienteaplicar en estos casos se de$ine de la siguiente manera9
2i∗ P
W S Nǫi
i P 0 si i∗
X 0 (2
i
P A si i∗
Y A
i
P i∗
si i∗
Z 0 i∗
[ A
Donde i∗
es la llamada varia"le latente. i es la varia"le dependiente o"ser'
vada censurada para valores menores a 0 maores a A, es decir o"servamos la
verdadera varia"le latente s´olo cuando i se encuentra en el intervalo U0..AV. W
es un vector de varia"les eplicativas.ǫi es el t´ermino de error.
al como se &a dic&o previamente, el estimador de CK en esta situaci´on
es sesgado. !n el caso del modelo to"it, "a#o el supuesto de normalidad (ǫi ∼ (0, \
2, se resuelve el pro"lema mediante estimadores m´aimo veros´miles
pudiendose demostrar %ue poseen las propiedades &a"ituales.
!n de$initiva una alternativa de estimaci´on consiste en utiliar todas laso"servaciones disponi"les
32 para estimar un modelo to"it de determinantes
del rendimiento acad´emico.
32 5ncluso los datos de a%uellos estudiantes %ue no registran ninguna materia apro"ada de
%uienes a se graduaron.
1
8/19/2019 Redimiento academico
16/33
Ktra alternativa posi"le consiste en descartar a los estudiantes %ue no apro'
"aron materias, o incluso %ue registran inactividad en un determinado per´odo
de tiempo, estimar el modelo por CK. !sta alternativa permite eliminar el
pro"lema de sesgo a la i%uierda, pero desaprovec&a in$ormaci´on disponi"le.
!ste camino es tomado en las estimaciones del tra"a#o de -orto et4al. (200;.
3.. !stimaci´on de determinantes del desempe4no acad´emi'co
!n el caso espec´$ico de la estimaci´on para la co&orte 2000 el modelo aaplicar es el siguiente9
mi∗ P
W S Nǫi
mi P 0 si mi∗
X 0 (3
m i P A si m∗ Y A ii i
mi P mi∗
si mi∗
Z 0 mi∗
[ Ai
Donde mi es la cantidad de materias apro"adas por el estudiante i. Ai es lacantidad total de materias de la carrera. !sta varia"le es distinta por estudiante
de"ido a %ue depende de la carrera %ue se realia o reali´o. !sto implica la aplicaci
´on de una variante m´as general del modelo to"it denominado censored'normal
regression, %ue permite de$inir censura a nivel de cada o"servaci´on en di$erentes
valores de la varia"le dependiente. -ara m´as detalles ver /tata (2003.
Los resultados de la estimaci´on del modelo de regresi´on censurada se pre'sentan en el cuadro 11. /e estiman ; modelos con las siguientes caracter´sticas9
Codelo 19 !plica la cantidad de materias apro"adas durante todo elproceso educativo (incluendo el ciclo inicial de 3 materias utiliandolos determinantes %ue surgen de la $ic&a de ingresantes. !sto permitedisponer del m´aimo de o"servaciones 1.=?>.
Codelo 29 La varia"le eplicada a&ora es la cantidad de materias apro'"adas posteriormente al ciclo inicial de 3 materias. /e incorpora comodeterminante el desempe4no en el ciclo inicial.
Codelo 39 5gual al modelo 1 pero se incorporan como determinantesalgu'nas varia"les provenientes de la encuesta de 200;. !sto &acedisminuir la cantidad de o"servaciones a 30.
Codelo ;9 /imilar al modelo 2 incorporando las varia"les %ue seagregaron en el modelo 3.
uadro 119 !stimaciones to"it co&orte 2000
Determinante Caterias Caterias Caterias Cateriasal 12M200< luego H al 12M200< luego HU1V U2V U3V . U;V
/eo $emenino 1.0= 0.;1 1.= 0.=V** U1.2?V U2.30V* U0.>?V
/igue . . .
1=
8/19/2019 Redimiento academico
17/33
uadro 119 !stimaciones to"it co&orte 2000 (continuaci´on
Determinante Caterias Caterias Caterias Cateriasal 12M200< luego H al 12M200< luego H
U1V U2V U3V . U;V
/oltero '0.0= 1.1> 1.2? 1.?1U0.0=V U1.2?V U0.V
Argentino 0.1 '0. ;.= 3.01U0.0V U0.=2V U1.3=V U1.01V
!dad inicio '0.2= '0.32 '0.12 '0.2U3.3;V** U;.0V U0.0V U0.>=V U0.1?V
/ecundaria privada 0.3 '0.; 0.0 '0.1=U0.?V U1.;=V U0.0?V U0.2=V
!ducaci´on padre 0.21 0.12 0.2< 0.12U3.=?V** U2.;;V* U2.1V* U1.1>V
!ducaci´on madre 0.1 0.11 0.3< 0.32
U1.
8/19/2019 Redimiento academico
18/33
uadro 119 !stimaciones to"it co&orte 2000 (continuaci´on
Determinante Caterias Caterias Caterias Cateriasal 12M200< luego H al 12M200< luego H
U1V U2V U3V . U;V
U2.01V* U0.13V
o tra"a#a 200; '0.?? 1.0U0.?>V U1.1?V
Grupo estudio 0.2? 0.22U1.0?V U0.?3V
Grupo La -lata 1.03 0.3V
Grupo secundaria 1.?= 1.0<U2.00V* U1.23V
oras estudio 2 '0. 0.
8/19/2019 Redimiento academico
19/33
!l tipo de escuela secundaria (privada vs p´u"lica tampoco parecetener in$luencia con la cantidad de materias apro"adas.
La educaci´on de los padres tiene una in$luencia positiva so"re eldesempe4no acad´emico. !l e$ecto se da en algunos casos de maneracon#unto (padre madre o una de ellas.
La di$erenciaci´on de categor´a ocupacional del padre (patr´on, cuentapro'
pista, o"rero, etc. no muestra signi$icancia estad´stica. !sto se eplica en
parte por la correlaci´on %ue eiste con el nivel de educaci´on de los padres.
Los estudiantes %ue no tra"a#a"an al inicio de la carrera muestran unme#or desempe4no.
!isten di$erencias de desempe4no relativo entre las carreras. La carrerade Licenciatura en !conom´a muestra resultados superiores al resto.
!n los modelo 2 ; donde se inclue como $actor determinante el desem'
pe4no en el ciclo inicial, se o"serva una mu importante relaci´on con el
desempe4no posterior. !sto da la pauta de la decisiva importancia de las
primeras tres materias en el posterior proceso educativo.
La inclusi´on del ciclo inicial como determinante en los modelos 2 ; se e$ect
´ua en $unci´on de las regulaciones imperantes en los reglamentos acad´emicos
de la $acultad. !n los &ec&os el ciclo inicial $unciona de manera similar a un e
´amen de ingreso de car´acter eliminativo. !sto se deduce del alto grado de
vinculaci´on entre el desempe4no en el ciclo inicial lo %ue ocurre posteriormente
con los estudiantes, tal como se o"serva en la $igura ;.
0 . 0 2 5 . 0 5 . 0 7
5 . 1 D e n s i d a d
0 5 10 15 20 25 30 35Materias aprobadas al 6to año
Ciclo inicial = 0 materia Ciclo inicial = 1 materiaCiclo inicial = 2 materias Ciclo inicial = 3 materias
)igura ;9 Caterias apro"adas al =to a4no seg´un desempe4no en ciclo inicial
La $igura ; muestra la $unci´on de densidad de materias apro"adas al =to a4no de
carrera distinguiendo seg´un las materias apro"adas en el ciclo inicial (0, 1, 2 o´ 3.
!s importante mencionar %ue en este caso se &an eliminado los estudiantes %ue no
registran materias apro"adas al =to a4no de carrera. /e o"serva
1?
8/19/2019 Redimiento academico
20/33
la persistencia de los "uenos resultados iniciales incluso al =to a4no decarrera. uienes m´as materias apro"aron en el ciclo inicial me#or desempe4no muestran al $inal de la carrera.
Respecto de los alumnos %ue no apro"aron ninguna materia, es interesante
mostrar el cuadro 12 en donde se epone %ue el >;.2 de los alumnos %ue no
apro"aron ninguna materia del ciclo inicial no logran apro"ar ninguna materia &asta el
=to a4no de carrera. !sto es una clara pauta del nivel de a"andono de carrera %ue segenera tras el ciclo inicial, el cual alcana al mu elevado valor de ;;,< del total de
la co&orte. -or otro lado, el $en´omeno de convergencia por parte de los alumnos
reagados en el ciclo inicial es mu reducido, o"serv´andose %ue s´olo el 0.< de los
alumnos (s´olo = estudiantes logra retomar un sendero de desempe4no %ue lo lleva a
apro"ar m´as de 20 materias al =to a4no de carrera. am"ien puede o"servarse en el
cuadro 12 el sucesivo me#or desempe4no a medida %ue aumenta la cantidad de
materias apro"adas en el ciclo inicial.
uadro 129 :inculaci´on entre ciclo inicial desempe4no al =to a4no
Caterias apro"adas Caterias apro"adas al =to a4no de carrera otalen ciclo inicial inguna !ntre 1 10 !ntre 11 20 C´as de 20 estudiantes
inguna materia 1000 1 23 = 11>1 materia ;10 1>< 11 12
2 materias 332 22;=
inguna materia >;.2 13.3 L 1.? 0.< 100 L1 materia L 23.0 100 L
20
8/19/2019 Redimiento academico
21/33
;. Din´amica del desempe4no acad´emico
!n la secci´on anterior se estudiaron los determinantes del desempe4no acad´emi'
co mediante el an´alisis de la situaci´on de una co&orte en un determinado mo'mento
del tiempo. +n aspecto complementario a estudiar en esta secci´on radica en analiar
la din´amica del desempe4no acad´emico. !s decir, "´asicamente la evo'luci´on
durante el desarrollo de la carrera del indicador de materias apro"adas.+na primera aproimaci´on a esta cuesti´on se presenta en la $igura < en
donde se muestra la evoluci´on de la cantidad de materias apro"adaspromedio de todos los estudiantes %ue componen la co&orte ingresada en ela4no 2000 (l´nea de sendero real. Adicionalmente se epone la comparaci´on con el sendero ´optimo de$inido por el desarrollo del plan de estudiospara graduarse al $inal del
8/19/2019 Redimiento academico
22/33
3 2
a p r o b a d a s 2 4 2 8
m a t e r i a s 1 6 2 0
d e 1 2
P r o m e d i o 4 8
0
0 12 24 36 48 60 72
Meses de carrera
Sendero decil 6 Sendero decil 7
Sendero decil 8 Sendero decil 9
Sendero decil 10 Sendero óptimo
)igura =9 Din´amica del desempe4no de la co&orte 2000 seg´un deciles
;.1. -untos nodales en la din´amica del desempe4no acad´emi'co
Al $inal de la secci´on 3. se trat´o el tema de la inclusi´on del resultadodel ciclo inicial como determinante del desempe4no acad´emico (modelos 2 ; de las estimaciones presentadas en el cuadro 11. !n la $igura ; elcuadro 12 se epuso la decisiva importancia %ue el ciclo inicial tiene para eldesarrollo del resto de la carrera del estudiante. De$inimos la presencia deesta situaci´on en el mes de la carrera (mes en el %ue se de$ine la apro"aci´on de las materias del ciclo inicial como un punto nodal dentro de la din´amica del desempe4no acad´emico.
!l interrogante %ue se plantea en este sentido es si eisten otros puntos
nodales dentro del desarrollo de la carrera. !n este sentido, se plantea uname'todolog´a de estimaci´on con el o"#etivo de identi$icar estos otros puntosnodales. La metodolog´a consiste en estimar sucesivos modelos de
determinantes del ren'dimiento3;
de la siguiente $orma9
mi,(2... mi,(3... mi,(;... mi,(
8/19/2019 Redimiento academico
23/33
Cientra %ue i es el vector de determinantes considerados (seo, estado civil,educaci´on de los padres, condici´on la"oral del alumno, etc. para el alumno i..
!l coe$iciente ](n_1 es el utiliado para testear la eistencia de punto nodalen el mes n _ 1. !s decir, por e#emplo en la ecuaci´on se est´a testeando lapre'sencia de un punto nodal en el mes ;. K"s´ervese %ue la regresi´onincorpora como varia"le de control el desempe4no previo del alumno, en el caso
de la ecuaci´on se trata de la varia"le m i,(1...3 %ue considera la cantidad dematerias apro"adas entre los meses 1 3, es decir #usto previamente al nodo%ue se est´a evaluan'do. -or otra parte, la varia"le dependiente en la ecuaci´on es el desempe4no del estudiante en el per´odo posterior al mes %ue se est´a
testeando como nodo, este desempe4no esta determinado por la varia"le m i,(
8/19/2019 Redimiento academico
24/33
el mes de a"ril de cada a4no es un momento importante dentro de la carrera de los
estudiantes, de"ido a %ue se utilia el per´odo de verano para preparar m´ultiples
materias %ue son rendidas en las primeras mesas de e´amenes del a4no.
-ara %ue puede servir la identi$icací on de estos puntos nodalesB !n t
´erminos del desarrollo de la pol´tica acad´emica es un dato relevante para
concentrar maores es$uero en determinados momentos de la carrera en
realiar cursos de apoo, $ortalecer el plantel de pro$esores, orientar me#or a losestudiantes, etc. /e &a identi$icado %ue invertir en me#orar el curso "´asico es un
instrumento poderoso para me#orar el desempe4no posterior de los estudiantes.
Adem´as se &a encontrado %ue $ortalecer la actividad acad´emica previa a los
meses de a"ril (por e#emplo con actividades de apoo etra podr´a ser tam"i´en
una manera de me#orar el desempe4no acad´emico posterior de los estudiantes.
8/19/2019 Redimiento academico
25/33
8
a p r o b a d a s 6 7
m a t e
r i a s 4 5
d e 3
P r o m e d i o 1 2
0
0 12 24 36 48 60 72
Meses de carrera
2000 materias 2001 materias
2002 materias 2003 materias
)igura 9 !voluci´on de cantidad de materias apro"adas por co&ortes
tal como se epone en los cuadros 1; 1
8/19/2019 Redimiento academico
26/33
uadro 1
8/19/2019 Redimiento academico
27/33
Donde para calcular los e$ectos carater´sticas par´ametros se de"ieron esti'
mar las siguientes ecuaciones para las co&ortes a "9;0
ia P i
a N (1;S ǫ
i
i" P i
" N (1 0.; 0.3
5no"serva"les 0.1> 0.01 '0.11
:ariaci´on total '0.
8/19/2019 Redimiento academico
28/33
!l cuadro 1= muestran los siguientes resultados seg´un la comparaci´onde co&ortes %ue se o"serve9
!ntre la co&orte 2000 20019 /e veri$ica un $uerte e$ecto caracter´sticas
negativo ('1.2 e ino"serva"les (N0.1> positivo. !l e$ecto $inal negativo se reduce a
aproimadamente la mitad ('0.
8/19/2019 Redimiento academico
29/33
de edad al inicio, leve menor participaci´on de estudiantes %ue tra"a#an.;1 ;2
!ntre la co&orte 2000 la 2002 las di$erencias en las caracter´sticas a no sontan claras, importando el peso espec´$ico %ue cada una de ellas tienen en su
impacto so"re el rendimiento acad´emico. /e o"serva %ue la co&orte
Ktra conclusi´on de inter´es %ue surge del an´alisis de microdescomposici´on
se re$iere al e$ecto par´ametros. /e o"serva una evoluci´on creciente de dic&o
e$ecto en las sucesivas co&ortes analiadas. !l e$ecto es positivo (N0.;> en lacomparaci´on entre la co&orte 2000 la 2001, se acent´ua en la comparaci´on
entre la co&orte 2000 la 2002 alcanando un valor de N0.;.
u´ales son los par´ametros %ue podr´an estar eplicando esta evoluci´onB
Al respecto en el ap´endice A se presentan los resultados de las estimaciones
empleadas en la microdescomposici´on. -uede o"servarse %ue los par´ametros
%ue estar´an eplicando un maor e$ecto so"re el desempe4no acad´emico son
los relacionados con la situaci´on la"oral del estudiante (es m´as importante el
e$ecto de no tra"a#ar la educaci´on de la madre. -or otro lado tam"i´en &a par
´ametros %ue disminue su valor, como es el caso del seo $emenino.
=. onclusiones
!n este tra"a#o se aplic´o el en$o%ue de $unci´on de producci´on paraestimar los determinantes del rendimiento acad´emico de una co&orteuniversitaria de la )acultad de iencias !con´omicas de la +L-. Dadas lascaracter´sticas de la muestra utiliada se de"i´o tra"a#ar con un modelo dedatos censurados en valores m´nimos m´aimos (modelo to"it.
Los resultados o"tenidos muestran %ue el desempe4no es superior paralas mu#eres, para los estudiantes %ue ingresan mas #´ovenes a launiversidad, para %uienes provienen de &ogares con padres m´as educados, para los estudiantes %ue no tra"a#an.
!l desempe4no en el ciclo inicial (3 materias al inicio de la carrera muestra
una importante relaci´on con el desempe4no posterior. Adicionalmente las distin'
tas carreras comprendidas en la co&orte muestran di$erencias de rendimiento
entre ellas (me#or situaci´on para la Licenciatura en !conom´a.Ktra situaci´on relevante %ue se o"serva es el alto grado de deserci´on en
etapas tempranas de la carrera. /e veri$ica %ue el >;.2 de los alumnos%ue no apro"aron ninguna materia en el ciclo inicial no logran apro"ar ninguna materia &asta el =to a4no de la carrera. -or otro lado el nivel dea"andono tras el ciclo inicial es del ;;.< del total de la co&orte.
Del an´alisis de la din´amica del desempe4no acad´emico se o"serva la
aprecia"le "rec&a %ue eiste respecto del sendero ´optimo de apro"aci´on de
materias seg´un el plan de estudios. +n dato relevante es %ue incluso el 10 de
los me#ores alumnos se encuentran a una distancia de aproimadamente el 2<
del sendero ´optimo durante los = a4nos de carrera %ue se analian.
;1-ara esta"lecer cuales caracter´sticas son Eme#oresF en t´erminos de su impacto so"re el desempe4no,
se utiliaron los resultados o"tenidos en las estimaciones del cuadro 11.;2
am"i´en se veri$ica una maor participaci´on de estudiantes provenientes de escuela secun'daria
privada en la co&orte 2000 respecto de la 2001, no o"stante no se &a considerado esta caracter´stica de"ido
a %ue no es claro el impacto %ue tiene so"re el desempe4no acad´emico. !n algunas estimaciones, por
e#emplo -orto et4al. (200;, aparece como signi$icativo el impac'to positivo de provenir de una escuela
secundaria privada, mientras %ue en las estimaciones presentadas en el cuadro 11 no es una varia"le
signi$icativa.
2?
8/19/2019 Redimiento academico
30/33
Adicionalmente se desarroll´ una metodolog´a para analiar los puntosnoda'les dentro del desarrollo de la carrera, en los cuales los estudiantesempiean a di$erenciarse en su desempe4no. /e pudo identi$icar comomomentos claves de la carrera los meses de #ulio agosto del 1er 2do a4node la carrera. !sta in'$ormaci´on es relevante para plani$icar actividades deapoo acad´emico en esos momentos de la carrera.
A. Aneo estimaciones
!n este ap´endice se presentan los resultados de la estimaci´on utiliadaen el an´alisis de microdescomposici´on e$ectuado en la secci´on
8/19/2019 Redimiento academico
31/33
uadro 1>9 !stimaci´on microdescomposiciones
Determinante o&orte 2000 o&orte 2001(al V
-adre cuentapropista 0.;; 0.?2U0.>=V U1.?V
-adre o"reroMempleado '0.1; '0.32
U0.3;V U0.>0VHusca tra"a#o 2000 '0.0? 1.3
U0.13V U2.2?V*
o tra"a#a 2000 1.32 1.=U2.>V** U3.U.00V** U;.?2V**
K"servaciones 1=?> 13?ensura i%uierda >>? ?=?
o censuradas >0< ?>
ensura derec&a ; 2
-seudo R2 0.2;
31
8/19/2019 Redimiento academico
32/33
Re$erencias
Hetts, 8. R. Corell, D. (1???. &e determinants o$ undergraduate grade point
average9 &e relative importance o$ $amil "ac7ground, &ig& sc&ool resources
and peer group e ects. 8ournal o$ uman Resources, 3;(292=>2?3.
ard, D. Jrueger, A. H. (1??=. &e economic return to sc&ool %ualit. 5nHec7er, b. !. Haumol, b. 8., editors, Assessing !ducational -ractices9&e contri"ution o$ !conomics. &e C5 -ress.
oleman, 8. /., amp"ell, !., o"son, ., Cc-artland, 8., Cood, A.,bein$eld, )., Qor7, R. (1?==. !%ualit o$ educational opportunit.bas&ington D9 +/ Government printing o ce.
Del$ino, 8. A. (1?>?. Los determinantes del aprendia#e. 5n -etrei, A. .,editor, !nsaos en econom´a de la educaci´on. !ducational !valuationand -olic Analiss.
Di Gresia, L. -orto, A. (200
8/19/2019 Redimiento academico
33/33
Jane, . 8. /taiger, D. K. (2002. &e promise and pit$alls o$ usingimprecise sc&ool accounta"ilit measures. 8ournal o$ !conomic-erspectives, 1=(;9?1 11;.
Lour, L. D. Garman, D. (1??