En este ensayo se propone analizar el tema de la deserción escolar en educación superior de un Instituto Tecnológico Superior en el estado de Hidalgo con una perspectiva estadística experimental, analizando los casos de deserción de varios periodos escolares. La metodología estadística de diseño de experimentos y la descripción de los factores influyentes se propone utilizarlas en la deserción escolar analizando desde el área cuantitativa.
Palabras clave: Deserción escolar, calidad educativa, variable, correlación, diseño de experimentos, regresión lineal.
This paper aims to analyze the issue of dropouts in higher education in a technological Institution in the state of Hidalgo with experimental statistical perspective, analyzing desertion cases several year periods. The statistical methodology of Design of Experiments and description of influential factors intends to use in analyzing dropout from the quantitative area.
Keywords: Dropout, educational quality, variable, correlation, design of experiments, regression.
Es común hablar de calidad educativa en México, sin embargo, el enfoque con el que se aborda es conceptual y psicopedagógico, con proyecciones basadas en cifras descriptivas sin aplicación de herramientas estadísticas de calidad e ingeniería para el análisis de comportamientos académicos, lo que repercute en los indicadores de las instituciones de educación superior. Uno de estos indicadores es la deserción escolar, el cual, la Secretaría de Educación Pública lo define como “el abandono de las actividades escolares antes de terminar algún grado o nivel educativo” (2004) y es reportado periódicamente por las instituciones de educación, normalmente representado por el cociente de la matrícula actual entre matrícula inicial en un periodo determinado, el INEGI reporta la deserción en función del cálculo de “tasa anual de deserción escolar en nivel superior”.
En la revista electrónica México Business Web/Oportunidades de negocios (MWB) en su publicación del 20 de agosto de 2012 en México, el 38% de los estudiantes que logran ingresar a la educación universitaria no terminan sus estudios, lo que coloca al país como el de mayor índice de deserción de los integrantes de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE).
De acuerdo con el Censo de Población y Vivienda 2010, en México había 3 536 369 personas de 20 años y más que asistieron a la escuela, esto representa 5 de cada 100 habitantes en ese rango de edad; sin embargo de ese 5% matriculados, no todos concluyen sus estudios; la tasa anual de deserción va desde el 7.3 al 9.9% en la última década, según cifras del INEGI.
En el Estado de Hidalgo la tasa neta de escolarización de nivel superior al cierre de 2012, es de 20.96%, según indicadores de la Secretaría de Educación Pública de Hidalgo, lo que significa que de cada 100 personas que están en edad y condiciones de cursar y culminar estudios de educación superior solo asisten cerca de 21 y 79 nunca se han inscrito o han desertado de las universidades.
Para explicar lo anterior se han realizado estudios y modelos, en su mayoría con enfoques psicológicos que integran características individuales de los estudiantes, por mencionar algunos autores: Ethington (1990) y Braxton (1997). Otras propuestas para explicar la deserción son los modelos sociológicos en los que se destaca la influencia de variables externas, un ejemplo es el modelo de Spady propuesto en 1970.
Actualmente tanto los factores sociales como de características de los individuos son tan variados que vuelven complejo el estudio del tema de la deserción, sin embargo, los modelos matemáticos, metodologías estadísticas y diseños experimentales permiten analizar fenómenos con gran cantidad de variables, y conocer con mas certeza de forma individual y en conjunto, la influencia que tienen sobre determinado suceso repetitivo o fenómeno ocurrido; en la institución en donde se realizará el estudio no se tienen análisis con tales herramientas, sin embargo se tienen registros de las causas por las que desertaron sus alumnos de 2005 a 2008, los registros fueron realizados por el Departamento de de Desarrollo Académico al que está adscrito el área de psicología.
Como se describió en la introducción, la deserción escolar es un tema que coloca a nuestro país como uno de los que tienen mayor índice de abandono escolar, lo que refleja grandes oportunidades de mejorar en materia de planeación educativa tanto a nivel nacional como estatal y considerando al estado de Hidalgo como uno de los estados con mayor rezago educativo como lo describen las estadísticas de INEGI y la Secretaría de Educación Pública del Estado de Hidalgo (SEPH), es importante atender el tema desde niveles locales, para ello es necesario que se analice la información registrada, en relación con la deserción, dicho análisis se propone realizar aplicando la metodologías estadísticas de “regresión lineal y correlación” y “diseño de experimentos”, ya que aun cuando las causas de deserción sean cualitativas, la metodología es cuantitativa, se puede aplicar y brinda resultados con ciertos grados de confiabilidad dando oportunidad de comprobar la hipótesis: “Con la aplicación de las metodologías estadísticas propuestas se conocerá el grado en el que impactan las causas de deserción al indicador de deserción escolar”.
Para iniciar se deberán tomar como datos de entrada el comportamiento histórico del indicador de deserción, se encontraran dos categorías de datos que integran el indicador las cuales son “bajas temporales” y “bajas definitivas” observando una diferencia importante ya que las causas para cada categoría son un tanto distintas, posteriormente se deberán separar las causas con mayor ocurrencia y formar estratos, es decir, agrupar las causas de acuerdo a su repetición, lo anterior podrá representarse en una gráfica de barras o histograma de frecuencias, como se muestra en la gráfica 1.
Figura 1. Causas de deserción estratificadas por categoría.
Una vez definidos los estratos, se graficará el comportamiento del indicador de deserción respecto de cada causa en varios periodos de tiempo; tales gráficas deberán analizarse para conocer el posible tipo de correlaciones, ya sea lineal, exponencial, parabólica, etc. Y realizar los ajustes matemáticos pertinentes si así se requiriere; posteriormente se valorarán el efecto que producen en el indicador de deserción y las asociaciones entre causas de cada categoría, esto último mediante la aplicación de un diseño experimental; con la finalidad de determinar las variables que verdaderamente inciden y con qué intensidad en el indicador de forma individual y en combinaciones de unas con otras.
Cuando se determinan las causas que afectan la deserción se les nombrará variables independientes mientras que al indicador de deserción se le nombrará variable dependiente.
Dicho lo anterior se puede definir que Y=Deserción escolar y x1, x2...xn=causas y las combinaciones entre x1, x2…xn serán las asociaciones entre causas.
Ya que se tienen definidas las variables se procederá a la aplicación de regresión lineal para obtener las xn de impacto en Y calculando el coeficiente de correlación de Pearson, el cual oscila entre -1 y 1, interpretándose de la siguiente manera: Cuando los resultados de dicho cálculo son cercanos o iguales a -1 o 1, la fuerza de la relación entre variables es estrecha y disminuye a medida que se acerca a “0” lo que significa que al obtenerse resultados iguales a “0”, la relación entre variables será nula. Para los casos en que las correlaciones describan curvas no lineales, se realizarán los ajustes necesarios a una curva lineal, ya que un coeficiente lineal no describiría con certeza las correlaciones respectivas. Algunos posibles casos de correlaciones que pueden presentarse, se ejemplifican en la figura 2.
Figura 2. Posibles casos de correlación que pueden presentarse.
Después de obtener las variables correlacionadas se aplicará un diseño experimental utilizando las variables con mayor correlación de acuerdo al índice de Pearson; en esta etapa a dichas variables se les nombrará factores, ya que es un término comúnmente utilizado en los análisis de diseños experimentales. Una vez obtenidos los resultados del análisis se conocerán las asociaciones entre las xn que afectan con la Y. En caso de que al asociar una, algunas o el total de las variables no causen efecto en la variable dependiente, entonces se considerarán de forma individual.
De la aplicación de ambas metodologías pueden derivarse hipótesis parciales frecuentemente utilizadas en el diseño de experimentos, tales hipótesis servirán para el mejor entendimiento y tratamiento de las causas respecto del efecto, es decir, de las relaciones entre variables dependiente e independientes; dichas hipótesis deberán ser comprobadas y con sus resultados se fortalecerá y encaminará el estudio a analizar la hipótesis planteada al inicio del desarrollo “Con la aplicación de las metodologías estadísticas propuestas se conocerá el grado en el que impactan las causas de deserción al indicador de deserción escolar”, y así se podrá aceptar o descartar.
Una vez que se hayan aplicado y desarrollado las metodologías propuestas desde la separación de categorías y la formación de estratos, hasta la aceptación o descarte de la hipótesis, se conocerán las causas de deserción. Cabe mencionar que existe la posibilidad de descartar la hipótesis y por tanto no conocer con que intensidad afectan las causas de deserción al indicador de deserción escolar.
Se espera beneficiar a la Institución en donde se aplicará la propuesta del estudio estadístico cuantitativo desarrollado utilizando diferentes herramientas matemáticas, a disminuir el índice de deserción, así, el área correspondiente de la institución podrá valorar atender al total de las causas determinadas o bien, prioritariamente enfocarse a las que indiquen mayor intensidad en sus correlaciones y posteriormente a las restantes.
Montgomery, Douglas C. (2001). Design and Analysis of Experiments. United States of America: John Wiley & Sons, Inc.
Himmel K. Erika. (2002). Modelos de análisis de la deserción estudiantil en la educación superior. Chile: Revista Calidad en la Educación.
Revista electrónica México Business Web/Oportunidades de negocios (MWB). (2012).
Kuehl, Robert O. (2001). Diseño de Experimentos. México: Thompson Learning.
Montgomery, Douglas C. (2002). Probabilidad y Estadística. México: Limusa.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. INEGI
[a1] Profesor del Área Académica de Mantenimiento, Universidad Tecnológica de Tula - Tepeji, UTTT
[a2] Profesor del Área Académica de Administración, Escuela Superior de Tlahuelilpan, UAEH