Logistic Regression Model for identify factor of academic performance in new university students
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Introducción: La educación superior en Colombia enfrenta grandes retos y cambios en su dinámica actual entre los que se destaca el mejoramiento de la calidad. En esencia ese cambio apunta a que pasamos de un sistema de aseguramiento de la calidad muy basado en capacidades y procesos a un sistema que se centra en los resultados con estrategias de análisis de valor agregado y de aporte relativo en la medida en que este contribuye a las acciones de mejoramiento y autoevaluación institucional. El valor agregado académico (VA) hace referencia al logro o progreso de los estudiantes, en términos de aprendizaje. Es la diferencia entre el desempeño esperado, dependiendo su desempeño previo (SABER11), y el desempeño observado (SABERPRO) que pueden ser usados como instrumentos de evaluación institucional como iniciativas de mejoramiento, rendición de cuentas y selección de las mejores instituciones por su aporte a la sociedad. Objetivo: medir el logro o progreso de los estudiantes UDES que presentaron las pruebas saber pro en el año 2020, en términos de aprendizaje, en su paso por la educación superior. Metodología: el presente estudio es de corte transversal para una corte de estudiantes que presentaron las pruebas saber pro en 2020 de la Universidad de Santander que son alrededor de 1.400 estudiantes de todos los campus UDES. Se aplicarán métodos estadísticos como: análisis descriptivo de datos, análisis de correspondencia múltiples y modelos lineales jerárquicos para calcular el valor agregado con un modelo de intercepto aleatorio tomando como referente la metodología adoptada por el ICFES (2020) y MIDE (2018) para el estudio de aporte relativo de los diferentes niveles básicos de conocimiento de las IES. Se establecerá en cada una de las competencias genéricas modelos multinivel jerárquicos de dos niveles: primer nivel se relacionan los resultados con las variables asociadas al “estudiante”. En el segundo nivel se emplean variables referentes al “programa académico”. Resultados esperados: se espera estimar un modelo que explique los factores que más aportan a la formación en las competencias genéricas evaluadas por el ICFES en los estudiantes UDES y sea un insumo como estrategia de seguimiento y mejoramiento continuo del aprendizaje. El dataset contiene las salidas generadas por el software spss v 26
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El presente estudio es de corte transversal para una corte de estudiantes que presentaron las pruebas saber pro en 2020 de la Universidad de Santander que son alrededor de 1.400 estudiantes de todos los campus UDES. Se aplicaron métodos estadísticos como: análisis descriptivo de datos, análisis de correspondencia múltiples y modelos lineales jerárquicos para calcular el valor agregado con un modelo de intercepto aleatorio tomando como referente la metodología adoptada por el ICFES (2020) y MIDE (2018) para el estudio de aporte relativo de los diferentes niveles básicos de conocimiento de las IES. Se estableció en cada una de las competencias genéricas modelos multinivel jerárquicos de dos niveles: primer nivel se relacionan los resultados con las variables asociadas al “estudiante”. En el segundo nivel se emplean variables referentes al “programa académico”.
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Universidad de Santander