DOI: http://dx.doi.org/10.15517/revedu.v41i2.21514
Relación del desempeño académico de estudiantes de primer año
de universidad en Chile y los instrumentos de selección para su ingreso
Relationship of
academic performance of students in first year of university in Chile and entry
instruments for their selection
Gastón Vergara-Díaz[1]
Universidad Austral de Chile
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
Instituto de
Estadística
Valdivia, Chile
gastonvergara@uach.cl
Hernán Peredo-López[2]
Universidad de La Frontera
Departamento de Ciencias Forestales
Temuco, Chile
hperedolopez@gmail.com
Recibido: 17 octubre 2015 Aceptado: 1
diciembre 2016 Corregido: 29 abril
2017
Resumen: Si bien el rendimiento académico del
estudiantado que ingresa a las universidades chilenas ha sido objeto de
múltiples estudios, pocas investigaciones han analizado la relación que tienen
los instrumentos de selección de ingreso y el rendimiento académico posterior. En
una muestra de 440 estudiantes de Ingeniería Comercial de la Universidad
Austral de Chile, pertenecientes a cinco promociones de primer año, se
estudiaron los instrumentos de admisión a la carrera, y se determinó cuáles
explican mejor el rendimiento académico. Para ello se utilizaron los resultados
de las pruebas de selección universitaria (PSU) y las notas de enseñanza media (NEM)
obtenidos por el estudiantado, en relación con el promedio semestral ponderado (PSP)
del primer año universitario. Se determinó que el promedio de NEM explica mejor
el rendimiento académico estudiantil, al presentar la mejor correlación con el
rendimiento académico del primer semestre y de manera más fuerte en el segundo.
Palabras clave: Notas de enseñanza media, test admisión
universidad, rendimiento académico.
Abstract: Several studies have been carried outundertaken
in relation to the academic performance of freshman students enrolled in
Universities from Chile. However, few studies have focused on the relationships
between the entrance selection instruments applied and their academic
performance at the university. A sample of 440 students of commercial
engineering belonging to five different promotions from the Universidad Austral
de Chile was selected to study the instruments used for admission to this
career. The instruments evaluated were the university selection test (PSU) and
grade average of high school showed by the students in relation to the grade
point average (GPA) of the first year at the University. The grade average of
high school explains better the academic performance of the students in
comparison to the PSU, showing a higher correlation for the first and second
academic semester.
Key words: Grade average of high school, college admission test,
academic performance
Introducción
La preocupación por las
pruebas de ingreso a la universidad es una tendencia mundial creciente y sus
efectos se analizan con base en estudios de seguimiento que permiten
discriminar respecto a la mejor capacidad predictiva del desempeño académico
estudiantil en la universidad (Edwards, Coates y Friedman, 2012). En Chile, durante
35 años se aplicó la Prueba de Aptitud Académica (PAA) como sistema de ingreso
a las universidades, en conjunto con las notas de enseñanza media (NEM), así se
otorgaba un puntaje de ingreso a la educación universitaria para cada
estudiante. Los cambios en la malla curricular de las enseñanzas básica y media
llevaron hace una década al Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas (CRUCh) a elaborar un nuevo instrumento de ingreso, conocido
como Prueba de selección universitaria (PSU), la cual evalúa tanto las
habilidades intelectuales como los modos de operación y métodos generales
aplicados a la resolución de problemas en las pruebas de lenguaje y
comunicación, matemática, historia y ciencias sociales, y ciencias, esta última
abarca biología, física y química. Los resultados de este cambio no han sido
los esperados, incluso han perjudicado a los grupos vulnerables que ingresan a
la universidad (Koljatic y Silva, 2010) y la PSU presenta
además una leve subvaloración de las mujeres en la PSUM, que se compensan con
una leve sobrevaloración de género al considerar conjuntamente las NEM (Manzi et al., 2010).
Frente a estas evidencias,
varias universidades chilenas iniciaron, desde hace algunos años, programas
complementarios de selección de estudiantes de mejor rendimiento durante la
enseñanza media (Koljatic y Silva, 2013) y en la
actualidad este tipo de programa está implementado en unas 17 universidades
chilenas, sin que ninguno de ellos se haya formalizado a nivel ministerial
(Gil, Paredes y Sánchez, 2013).
Algunos estudios
nacionales señalan la importancia de las NEM como factor preponderante en la
predicción del rendimiento académico, en Ingeniería Forestal (Giusti, 2004), y Tecnología Médica (Rocha, Acebedo y Flores,
2009); sin embargo, este factor puede ver disminuida su capacidad, por el manejo
discrecional de las ponderaciones que hacen anualmente las universidades del CRUCh.
La búsqueda de mejores
predictores de rendimiento académico ha llevado a considerar, además de las NEM,
el ranqueo del alumnado en sus respectivos colegios,
lo que ha mostrado buenos resultados generales en universidades chilenas (Gil
et al., 2013), la misma tendencia se constata en tres universidades específicas
(Meneses, Parra y Zenteno, 2005) y también se ha podido establecer una mejora
de las notas en primer año de la carrera de Derecho (Meneses y Toro, 2012). La
evaluación externa del desempeño de la PSU hasta el año 2012, muestra que el ranqueo de estudiantes, las NEM y las PSU Matemática y
Ciencias, tienen mejor calidad predictiva del desempeño académico que la PSU
(Pearson, 2013).
Considerando entre
otros, estos antecedentes, el Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas
(CRUCh) decidió hacer una modificación en el proceso
de admisión a las universidades chilenas para el año 2014, incorporando un ranqueo de notas de enseñanza secundaria con una ponderación
del 10%, que se reduce en el puntaje PSU y hace pública además la descripción
del ranqueo, dada la repercusión social de la medida
(Departamento de Evaluación, Medición y Registro
Educacional [DEMRE], 2013). Se postula incluso que aumentando el peso del ranqueo de notas de enseñanza media a 20%, la validez
predictiva del desempeño académico de la PSU se hace menos significativa y el ranqueo de las NEM mejora su predictividad
(Larroucau, Ríos y Mizala,
2013).
El objetivo del
presente estudio es aportar mayores antecedentes acerca de los criterios de
selección para el ingreso a la universidad que predigan mejor el rendimiento
académico universitario del estudiante, centrando el análisis en las notas de
enseñanza media, y los puntajes PSU. Nos hacemos partícipes, de esta forma, de
una de las principales propuestas de la consultora Pearson (2013): investigar
todos los aspectos que puedan mejorar el proceso de admisión a las
universidades chilenas y la predicción del desempeño de estudiantes en la
universidad.
Metodología
Los
datos corresponden a una muestra de estudiantes de primer año, que incluye cinco
promociones completas de la Carrera de Ingeniería Comercial de la Universidad
Austral de Chile, con un total de 440 estudiantes, que se distribuyen en 42%
mujeres (n = 185) y 58% hombres (n = 255),
con edades entre 18 y 20 años (M = 18.4 y D.E =1.23).
Respecto
al origen geográfico del estudiantado, el 72% (n = 317) proviene de la Región de los Ríos, el 17% (n = 74) de la
Región de los Lagos y el 11% (n = 48) proviene de otras regiones del país.
En
relación con el tipo de establecimiento de origen[3],
el 42.07% (n = 185) egresó de establecimientos de dependencia municipal, el
39.52% (n = 174) de establecimientos particulares subvencionados y el 18.40% (n
= 81) de colegios particulares pagados.
La
principal fuente de datos correspondió a los obtenidos de los sistemas de
admisión y matrícula de la universidad, estos son: prueba de selección universitaria,
notas de enseñanza media, colegio de origen y zona geográfica de procedencia. Los
datos relacionados con el rendimiento académico de estudiantes son: promedio
semestral ponderado del primer y segundo semestre y promedio general ponderado (PGP),
se obtuvieron de las bases de datos del Departamento de Registros Académico
Estudiantil.
Para
el procesamiento de la información, se prepararon bases de datos de todo el estudiantado
en cada una de las promociones, se ordenó la información con los antecedentes
de ingreso a la universidad y el rendimiento académico obtenido durante el
primer año académico.
El
análisis de los datos se realizó utilizando el programa estadístico de acceso
libre R (versión 3.0.3 R Development Core Team, Viena, Austria) y la aplicación de procedimientos
estadísticos, correspondió específicamente a estadísticos descriptivos,
comparación de poblaciones e identificación de patrones de correlación. Para la
comparación de grupos se utilizó el test paramétrico para dos muestras independientes
T-student, previo análisis del cumplimiento de
supuestos de aplicación y para el análisis correlacional se aplicó el
estadístico de correlaciones simples, producto momento de Pearson.
Análisis
y discusión de resultados
El estudiantado de las cinco
cohortes estudiadas que ingresó a primer año de la carrera de Ingeniería
Comercial obtuvo un promedio de notas de enseñanza media (NEM) entre 5,0 y 6,9,
con una media de 5,90 (D.E = 0,37). El mayor puntaje PSU se presentó en Matemáticas
con 800 puntos (M=594,95; D.E=49,94) y el mínimo correspondió a Ciencias con 342
(M=535,74; D.E=56,39) (tabla 1).
Tabla 1
Estadisticos descriptivos por sexo del rendimiento académico en la
enseñanza media y factores de ingreso de los estudiantes de Ingeniería Comercial
Nota: Elaboración propia.
Con
el objetivo de comprobar la existencia de diferencia significativas de género a
través de las diferentes puntajes de PSU y la NEM, se aplicó el test
estadístico T-student para muestras independientes
con contrastes bilaterales, encontrándose diferencias significativas en las NEM
(p<0,01) y todas los puntajes de PSU (p<0,01; p<0,05), (tabla 2).
Tabla 2
Comparación NEM y PSU para mujeres y hombres
Nota: Elaboración propia.
En
el caso de nuestra investigación, considerando el primer y segundo semestre
universitario, la totalidad del alumnado estudiado en las cinco cohortes mostró
una mayor relación directa significativa entre el promedio de notas primer
semestre universitario y las NEM (r=0,321; p<0,01), como así también con el puntaje
PSU de Matemáticas (r=0,356; p<0,01); existen, además, relaciones significativas
menores del rendimiento universitario con los demás puntajes de PSU. En el
segundo semestre universitario, el rendimiento académico promedio se relaciona
también, de manera positiva, con la NEM;
pero en un grado mayor (r=0,347, p<0,01) y se produce una menor correlación
significativa en las diferentes PSU, con excepción de Historia, la cual pasó a
ser no significativa (tabla 3, figura 1).
Tabla 3
Correlación
del rendimiento académico en la enseñanza media y factores de ingreso en el rendimiento
académico del primer año universitario
Nota: Elaboración propia.
El estudio de Bravo et
at. (2010) plantea que las notas de enseñanza media (NEM) mantienen una
capacidad predictiva alta para todos los años estudiados (2006-2010) y la
prueba de Matemáticas (PSUM) presenta
una elevada capacidad predictiva comparable a las del NEM en contraste con la
prueba de Lenguaje (PSUL), que muestra una capacidad predictiva baja al igual
que la prueba de Ciencias Sociales (PSUH) y la prueba de Ciencias (PSUC) (Manzi et al., 2010). Esta comprobación es compartida
por otros estudios respecto a la poca mejora de la capacidad predictiva de la
PSU en comparación con la PAA, a pesar del aumento en sus contenidos y el
perjuicio generado en los grupos de estudiantes de enseñanza media más vulnerables
(Contreras, Corbalán y Redondo, 2007; Koljatic y
Silva, 2010).
Figura 1. Relación
NEM y promedio semestral ponderado de universidad, para todos los estudiantes. Elaboración
propia.
De acuerdo con un estudio que analizó el método de selección
y resultados académicos de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Chile,
a partir de 3500 estudiantes que rindieron la antigua PAA -con ingreso entre
1994 y 2001-, se ha demostrado que, efectivamente, a mayor puntaje NEM, PEM y la
prueba específica de Física (PEF), se comprobó una menor tasa de repetición y
mejores promedios de notas (Fisher y
Reppeto 2003).
Otros estudios coicidentes con nuestros resultados radican en
el ámbito de las ciencias de la salud, donde se ha constatado que las NEM son
un buen predictor del rendimiento académico en gran parte de las asignaturas de
ciencias que se cursan en el primer año, en estas es casi nulo el valor
predictivo de la PSU. En otras áreas científicas de la carrera, el comportamiento
de la PSU matemática y ciencias, se alterna con la NEM en el valor predictivo
del rendimiento académico (Rocha et al., 2009).
Al
realizar el análisis por género, para el caso femenino, se observa que el
rendimiento académico del primer semestre de universidad se relaciona
positivamente en mayor grado y de manera significativa con el puntaje de la PSU
de Matemáticas (r=0,423; p<0,01), seguida en un grado menor por el promedio
de NEM (r=0,387; p<0,01). El segundo semestre de rendimiento universitario,
se relaciona con mayor fuerza y de manera significativa, con NEM (r=0,407;
p<0,01), con una relación menor y significativa para los puntajes de PSU en Lenguaje,
Matemáticas; sin embargo, para Historia y Ciencias la relación es baja y no
significativa (tabla 4, figura 2, 3).
Tabla 4
Efecto
del rendimiento académico en la enseñanza media y factores de ingreso de
mujeres, en relación al rendimiento del primer año académico universitario
Otro
aspecto social importante en el cual la PSU presenta un sesgo leve, pero
apreciable, es en el desempeño de la PSUM, donde se puede apreciar una
discriminación positiva hacia los hombres. Sin embargo, al considerar las NEM,
salen favorecidas las mujeres. Si se combinan los resultados de ambas pruebas,
se produce una compensación de las discriminaciones (Manzi
et al., 2010). Desde el punto de vista del área de aprendizaje, estos
resultados sugieren ahondar en el origen del comportamiento diferente según
sexo, o tipo de establecimiento educacional, que podría llevar hasta los
procesos de enseñanza–aprendizaje respectivos y su efecto en estos dos factores
de predicción sobre desempeño académico en el primer año universitario de
estudiantes de educación media (Manzi et al., 2010).
Al
analizar el caso masculino, se observa que el rendimiento académico del primer
semestre de universidad se relaciona positivamente en mayor grado y de manera
significativa con el puntaje de la PSU de Matemáticas (r=0,341; p<0,01),
seguida en un grado menor por la PSU de Ciencias (r=0,294; p<0,01) y en
tercer lugar el promedio de NEM (r=0,267, p<0,01). Sin embargo, el segundo semestre de
rendimiento universitario, se relaciona con mayor fuerza y de manera
significativa, con las notas de enseñanza media (r=0,278; p<0,01), con una
relación menor y significativa para los puntajes de PSU en Ciencias, Lenguaje. Por
otra parte, existe una baja relación y no significativa para Matemáticas e Historia
(tabla 5, figura 2, 3).
Tabla 5
Efecto
del rendimiento académico en la enseñanza media y factores de ingreso de
hombres, en relación al rendimiento del primer año académico universitario
Figura 2. Relación NEM y
Promedio Ponderado 1er Semestre en la universidad, para estudiantes mujeres y
hombres. Elaboración propia.
Figura 3. Relación NEM y
Promedio Ponderado 2do Semestre en la universidad, para estudiantes mujeres y
hombres. Elaboración propia.
Las
mujeres mantienen la misma tendencia que los hombres, pero presentando una
correlación más alta entre promedios NEM y rendimiento académico universitarios.
Por otro lado, sí mantienen una relación positiva y significativa entre la PSU
de matemáticas y el rendimiento académico del primer y segundo semestre,
contrastando con lo que sucede para los hombres con este factor de ingreso, en el
cual desaparece su relación y significancia con el rendimiento del segundo
semestre de universidad.
Respecto
a indicadores adicionales para predecir el rendimiento en la universidad, los
hallazgos de Pearson (2013) indican que el ranqueo de
notas de enseñanza media tiene una mejor capacidad predictiva en el desempeño
universitario de estudiantes que el puntaje PSU.
Otro
estudio que ratifica nuestros hallazgos se relaciona con lo realizado por
Meneses y Toro (2012), los cuales, en busca de mejorar la capacidad explicativa
de las NEM en el desempeño universitario en la carrera de Derecho de la
Universidad de Chile, incorporaron el ranqueo de estudiantes
en la enseñanza media, lo que generó un incremento en medio punto porcentual de
las respectivas notas, y ayudó a identificar mejor las capacidades académicas
estudiantiles.
La
legislación chilena actual asigna parte del financiamiento universitario con base
en los 27.500 mejores puntajes PSU, a pesar de su menor capacidad predictiva
del rendimiento académico respecto a la NEM, de acuerdo con nuestros
resultados. Meneses, Parra y Zenteno (2005) postularon que se puede agregar las
NEM y el ranqueo de notas de enseñanza sin afectar
significativamente el financiamiento, pero mejorando en forma notoria la
capacidad predictiva del rendimiento en la universidad con las notas en
enseñanza media.
Según
otro estudio más reciente realizado con las admisiones 2003 - 2006, por Manzi et al. (2008), quienes utilizaron datos de 181.441
estudiantes de 25 universidades entre los años anteriormente mencionados, se
establece -en cuanto al rendimiento (promedio ponderado acumulado, PPA) de
estudiantes “que las notas de enseñanza media mantienen una capacidad
predictiva equivalente y comparativamente alta para todos los años (r2003=0,23;
r2004=0,25; r2005=0,23; r2006=0,23)” (p. 27).
Finalmente,
es necesario destacar otros estudios que avalan nuestros resultados,
relacionados con simulaciones realizadas por Larroucau
et al. (2013), donde se le asigna al ranking de las notas de enseñanza media el
20% de ponderación y se compensa con una baja equivalente de la ponderación de
las PSU: los resultados obtenidos indican que la capacidad predictiva del comportamiento
en la universidad mejora moderadamente.
Conclusiones
Los
resultados de la investigación dejan en evidencia que los mejores predictores
del rendimiento académico universitario para el primer año corresponden a las
NEM. Se evidencia que su correlación es más fuerte, incluso al avanzar al
segundo semestre académico.
Como
predictores del rendimiento académico, los puntajes de las diferentes PSU tienen
una relación inferior a la NEM, situación que, además, disminuye con el avance
al segundo semestre académico. Sin embargo, la PSUM en el primer semestre tiene
una relación significativa con el rendimiento académico, la que pierde fuerza
el segundo semestre.
Es
necesario que la carrera de Ingeniería Comercial revise las ponderaciones de
las diferentes pruebas de ingreso, asignando un mayor peso a las NEM, a
continuación la PSUM y finalmente la PSU global.
La
asignación de financiamiento estatal a las universidades del CRUCh, que actualmente se realiza con base en la PSU,
debiera incorporar como factor preponderante las NEM, con la justificación de
que ha demostrado ser un mejor predictor del desempeño académico del estudiantado
universitario.
Referencias
Bravo D., Del Pino, G., Donoso, G., Manzi, J., Martínez, M., y Pizarro. (2010). Resultados de la aplicación de pruebas de selección
universitaria. Admisión 2006-2010. Comité Técnico Asesor del CRUCH. Recuperado de http://sistemadeadmision.consejoderectores.cl/public/pdf/publicaciones/Resultados_de_la_Aplicacion_Admisiones_2006-2010.pdf
Contreras,
M., Corbalán, F., y Redondo, J. (2007). Cuando la suerte está echada: Estudio cuantitativo de los factores
asociados al rendimiento en la PSU. REICE:
Revista Electrónica Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en
Educación. 5(5), 259-263. Recuperado de http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2521630
Departamento de Evaluación,
Medición y Registro Educacional (DEMRE), Universidad de Chile. (2013). Puntaje Ranqueo. Recuperado de http://www.demre.cl/proceso-admision/factores-seleccion/puntaje-ranqueo
Edwards D., Coates, H. y Friedman, T. (2012). A survey
of international practice in university admissions testing. Higher Education Management and Policy, 24(1), 1-18. doi:
http://dx.doi.org/10.1787/hemp-24-5k9bdck3bkr8
Fisher, R. y Reppeto, A. (2003). Método
de selección y resultados académicos: Escuela de Ingeniería, Universidad de
Chile.
Recuperado de http://www.cepchile.cl/dms/lang_1/doc_3234.html
Gil, F., Paredes,
R. y Sánchez, I. (2013). El ranqueo de las notas: Inclusión
con excelencia. Centro de Políticas Públicas
UC, 8(60),
22. Recuperado de http://politicaspublicas.uc.cl/wp-content/uploads/2015/02/serie-no-60-el-ranking-de-las-notas-inclusion-con-excelencia.pdf
Giusti,
A. (2004). Evaluación de predictores de rendimiento académico en la carrera de
Ingeniería Forestal de la Universidad Austral de Chile (Tesis de pregrado). Universidad
Austral de Chile. Recuperado de
http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2004/fifg538e/doc/fifg538e.pdf
Koljatic, M. y Silva, M. (2013). Opening a side-gate: engaging the excluded in Chilean higher education through test-blind admission. Studies in Higher
Education, 38(10), 1427-1441. doi: 10.1080/03075079.2011.623299
Koljatic, M. y Silva, M. (2010). Algunas reflexiones a siete años de la implementación de la
PSU. Estudios Públicos,
120, 125-146. Recuperado de http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3705815
Larroucau,
T., Ríos, I. y Mizala, A. (2013). Efecto de la
incorporación del ranking de notas en el proceso de admisión a las
universidades chilenas. Pensamiento
Educativo, 52(2). http://dx.doi.org/10.7764/PEL.52.1.2015.8
Manzi, J., Bosch, A.,
Bravo, D., Pino, G., Donoso, G., y Pizarro, R. (2010). Validez diferencial y
sesgo en la predictividad de las pruebas de admisión
a las universidades chilenas (PSU). Rev. Iber. Eval. Educ., 3(2),
29-48. Recuperado de http://www.rinace.net/riee/numeros/vol3-num2/art2.pdf
Manzi, J., Bravo, D., Del Pino, G., Donoso, G.,
Martínez, M. y Pizarro, R. (2008). Estudio
acerca de la validez predictiva de los factores de selección a las
universidades del Consejo de Rectores. Comité Técnico Asesor del CRUCH. Recuperado dehttp://sistemadeadmision.consejoderectores.cl/public/pdf/publicaciones/Estudio_de_Validez_Predictiva_2003-2006.pdf
Meneses, F. y Toro, J. (2012). Predicción de notas en Derecho de la Universidad de Chile: ¿Sirve el ranqueo? ISEES 10, 43-58. Recuperado de http://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4420036.pdf
Meneses,
F., Parra, A. y Zenteno, L. (2005). Can the Chilean
university entrance systems be improved? The use of High School ranqueo in the Universidad de Chile, Universidad Católica de Chile and
Universidad de Santiago. MPRA Paper 23048,
1-8.. Recuperado de http://mpra.ub.uni-muenchen.de/23048/
PEARSON. (2013). Informe final evaluación de la PSU Chile. Recuperado de
http://www.mineduc.cl/usuarios/mineduc/doc/201301311058200.ChilePSU-Resumen_Ejecutivo.pdf
Rocha, F., Acebedo, C. y Flores, M. (2009).
Perfil de ingreso de los estudiantes de la Carrera de
Tecnología Médica de la Universidad de Concepción (cohortes 2006 al 2008).
Determinación de variables predictivas del rendimiento académico en asignaturas
de ciencia. Revista Educación Ciencias de
la Salud, 6(1), 28-33. Recuperado
de
http://www2.udec.cl/ofem/recs/anteriores/vol612009/artrev6109a.pdf#page=24