Priorización de variables en el diseño de un sistema de gestión integral de la deserción estudiantil

• Chinome Becerra, Paola Andrea ^[1] ; Ruiz Cardenas, Consuleo ^[1] ; Fernandez Samacá, Liliana ^[1]
  1. [1] Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

     Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

     Colombia

     
• Localización: Revista Educación en Ingeniería, ISSN 1900-8260, Vol. 11, Nº. 22, 2016 (Ejemplar dedicado a: Marzo-2016-Julio 2016), págs. 69-77
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Identifying the most relevant causes of student dropout as basis of an Educational Management Systems
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  • español

    Este artículo presenta un enfoque para la priorización de las variables consideradas en los estudios de deserción estudiantil, como base en el diseño de sistemas de gestión integral de la deserción en programas de Ingeniería. La priorización se fundamenta en una revisión de literatura en la que se incluyen diversos conceptos de deserción, clasificaciones, modelos de análisis, factores asociados y variables. La selección de las variables se realiza utilizando el principio de Pareto, como herramienta para la identificación y priorización. En el artículo la información se clasifica y analiza para servir como insumo en las Organizaciones, Universidades o Instituciones que deseen diseñar un modelo de deserción propio. De la revisión de literatura se observa como los modelos de análisis cambian con el tiempo iniciando con los modelos psicológicos, luego los económicos y organizacionales y finalmente, los modelos de integración y sus diferentes combinaciones. Entre las variables que se priorizaron a partir del enfoque se destacan, el género y la estructura familiar, el rendimiento académico, la satisfacción con el programa (expectativas), la calidad del programa, los recursos universitarios y las formas de financiamiento.

  • English

    This paper presents an approach to select the most representative variables in student dropout studies as a basis for designing dropout management systems in engineering programs. The approach is based on a literature review that includes diverse concepts of student dropout, its classifications, analysis models, and factors and variables. Likewise, the approach uses the Pareto principle to identify and prioritize the dropout variables. The information is organized and analyzed to be used as a reference for Universities or Institutions that want to design their analysis model or management system of the student dropout. The study shows that the analysis models have changed over the years; firstly, authors use the psychological models, later, economic models and organizational models; finally, the integration models, and their combinations. Among the variables that were prioritized are gender and family structure, academic performance, satisfaction with the program (expectations), program quality, university’s resources and financing supports.