DOI:
https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.RC.2016.27.a3Publicado:
12/27/2016Número:
Vol. 27 Núm. 3 (2016): Septiembre-Diciembre 2016Sección:
Educación CientíficaAnálisis estadístico de los resultados de las pruebas de estado para el ingreso a la educación superior en la Universidad de Santander, Colombia
Statistical Analysis of State Tests Results for Admission to Higher Education in Colombia
Palabras clave:
Saber 11, deserción escolar, programas de acompañamiento académico, análisis de correspondencias, regresión cuantílica (es).Descargas
Resumen (es)
En este trabajo se analizaron los resultados obtenidos en las competencias genéricas de las pruebas de Estado Saber 11 por los estudiantes de recién ingreso a la Universidad de Santander para el periodo A-2016. Este diagnóstico de los pre saberes de los estudiantes admitidos se propone como criterio de clasificación para identificar los estudiantes con altos niveles de riesgo de acuerdo a los puntajes de la prueba de cada área evaluada. Además de los puntajes obtenidos en las diferentes áreas de la prueba, se consideraron otras variables como: tipo de colegio, género, carrera a la que ingresa y región de procedencia. La caracterización de los estudiantes se hizo aplicando análisis de correspondencias múltiples. Se propone un análisis factorial, identificándose: factor numérico, factor verbal y factor inglés. Finalmente, mediante regresión cuantílica, se explica la incidencia de las covariables sobre los factores a distintos niveles. Estos resultados indican que los estudiantes que provienen de colegios privados y de Santander tienen mejores rendimientos en las competencias de inglés y matemáticas respectivamente.
Resumen (en)
This study analyzes the Saber 11 common core scores obtained by the A-2016’s incoming students of the University of Santander. This diagnostic of the students’s background is proposed as a classification criterion to identify students with high risk of dropout based on their scores on each area evaluated. Besides the scores, variables such as type of high school, gender, selected program and region were considered. A multiple correspondence analysis was conducted to characterize the students. A factor analysis is proposed, which ended up being numerical, verbal and English. Finally, quantile regression is applied to measure the impact of some covariates on different levels of the factors. The results indicate that students from private schools and from Santander perform better in English and quantitative analysis, respectively.
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