| Revista: | Revista de la educación superior |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000497068 |
| ISSN: | 0185-2760 |
| Autores: | González Catalán, Felipe Ignacio1 Arismendi Vera, Karin Jeanette1 |
| Instituciones: | 1Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso. Chile |
| Año: | 2018 |
| Periodo: | Oct-Dic |
| Volumen: | 47 |
| Número: | 188 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Los estudios en torno a la deserción a nivel universitario ha sido foco de interés para los expertos en el ámbito educativo, sobre todo a raíz que la tasa de abandono en la última década ha oscilada entre el 30% y el 50% (Centro de Microdatos, 2008). Esto, ha motivado el desarrollo de la investigación en el área en distintos países de américa latina. En Chile, el estudio de la deserción universitaria ha estado asociado a modelos conceptuales (Himmel, 2002), evaluación de costos económicos (González & Uribe, 2005) y la generación modelos predictivos que reconocen los factores que explicarían el fenómeno (Villa & Barriga, 2010; Mizala, 2011). Estas indagaciones han sido en el contexto de la universidad, mientras que en la educación técnico-profesional el foco ha estado en describir la situación más que la generación de modelos predictivos. Dado esto, mediante este trabajo se busca determinar las variables que explican significativamente la deserción de los estudiantes en una institución técnico-profesional en la cohorte 2014-2016, a través de un estudio con alcance explicativo y no experimental. La muestra correspondió a 1876 estudiantes de primer año de un instituto técnico-profesional de la región de Valparaíso y los datos fueron procesados con el software R, aplicando un modelo lineal generalizado con distribución de errores binomial y función de vínculo Logit. Los resultados muestran que los factores con mayor significancia estadística corresponden al género, año de egreso de enseñanza media y jornada de estudio. Asimismo, es importante precisar que esto dependerá de la escuela de formación, pues el modelo varía de acuerdo con las particularidades de cada campo de formación |
| Resumen en inglés | The studies about the desertion at university level has been a focus of interest for experts in the educational field, especially since the dropout rate in the last decade has oscillated between 30% and 50% (Centro de Microdatos, 2008). This has motivated the development of research in the area in different countries of Latin America. In Chile, the study of college dropout has been associated with conceptual models (Himmel, 2002), evaluation of economic costs (González & Uribe, 2005) and the generation of predictive models that allow us to recognize the factors that would explain to this phenomenon (Villa & Barriga, 2010; Mizala, 2011). These inquiries have been in the context of the university, while in technical-professional education the focus has been on describing the situation rather than generation of predictive models. Given this, this work aims to determine the variables that significantly explain the dropout of students in a technical-professional institution in the 2014-2016 cohort, through a study with explanatory scope and non-experimental. The sample corresponded to 1876 first-year students and the data were processed with the R software, applying a generalized linear model with binomial error distribution and Logit link function. The results show that the factors with greater statistical significance correspond to the gender, year of graduation of secondary education and school hours. Likewise, it is important to specify that this will depend on the training school, since the model varies according to the particularities of each training field |
| Disciplinas: | Educación |
| Palabras clave: | Investigación educativa, Deserción escolar, Capacitación y enseñanza técnica, Modelos predictivos, Modelo causal, Variables predictivas, Valparaíso, Chile |
| Keyword: | Education, Educational research, Dropout, Training and technical education, Dropouts models, Predictive modelling, Predictor variables, Chile, Valparaíso |
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