Relación cuantitativa entre el contexto de los alumnos egresados en el 2021 con la Institución de Educación Superior elegida a través del proceso de admisión 2022

Abstract

Dentro del sistema educativo chileno, el ingreso a la educación superior es visto por la sociedad como un paso muy importante tanto para el futuro profesional del estudiante como para el estado de su grupo familiar, haciendo que el proceso previo de transición desde la educación media a la educación superior sea un periodo de mucha tensión para este, donde deberá tomar múltiples decisiones respecto a su futuro en un corto tiempo, siendo influenciado no solo por su propia opinión o perspectiva, sino que también por su entorno. Producto de lo anterior, el presente estudio tiene por finalidad el analizar una de tales decisiones al determinar la relación cuantitativa que existe entre factores sociodemográficos que caracterizan a los estudiantes egresados de enseñanza media durante el 2021, respecto a sus características, entorno, etc, con la elección del tipo de institución de educación superior en la cual se matricularan durante el 2022 mediante el proceso de admisión respectivo, esto para representar el grado de influencia que poseen tales factores, generando así conocimiento útil tanto para entidades gubernamentales como para instituciones de nivel superior. Para determinar los factores de influencia sobre los estudiantes se analiza el contexto empírico que rodea al sistema educacional chileno, el cual permite establecer que los factores que influencian la decisión del estudiante deben relacionarse con su grupo o entorno familiar, con su paso académico en la enseñanza media, en conjunto a sus propias preferencias y comportamiento, esto al considerar las expectativas que tiene la familia respecto al beneficio que conlleva el ingreso a la educación superior en términos de movilidad social, su base económica para solventar tal educación, la influencia que posee el establecimiento de enseñanza media en la formación del estudiante, el cumplimiento de requisitos académicos para el ingreso a ciertas instituciones, etc. Respecto al análisis cuantitativo de los factores se usa como guía la metodología KDD o Knowledge Discovery in Databases, lo que implica la división del desarrollo del estudio en 5 etapas: selección, preprocesamiento, transformación, minería de datos e interpretación, usando como herramienta de análisis el ambiente de Rstudio, como fuente de datos la plataforma “DatosAbiertos” administrada por el Centro de Estudios del MINEDUC y como grupo objetivo aquellos estudiantes con edad entre 15 a 24 años que hayan egresado de la educación media en Chile durante el 2021 y que se matricularon por primera vez en una carrera de pregrado durante el año 2022, esto mediante el proceso de admisión al rendir la Prueba de Transición Universitaria (PDT). Mediante las etapas de selección, preprocesamiento y transformación, se obtienen 4 variables binarias que representan los tipos de instituciones de educación superior en las cuales se matriculan los estudiantes, siendo estas los centros de formación técnica, institutos profesionales, universidades CRUCH y universidades privadas (no CRUCH), mientras que se obtienen 21 variables representantes de los grupos de factores sociodemográficos que se espera que influyen en la decisión de los estudiantes al elegir un tipo de institución superior. Durante la etapa de minería de datos, se realizan dos clases de análisis cuantitativos siendo el primero un análisis descriptivo que determina preliminarmente el comportamiento individual de cada variable dentro del grupo objetivo y la relación de las variables (factores de influencia) con el ingreso a un tipo de institución de educación superior, posterior a ello, se generan modelos econométricos de regresión logística para cada clase de institución de educación superior (representadas cada una por una variable dependiente binaria), donde previo a su generación se evalúa mediante un procedimiento de elección de variables basado en métodos backward y forward, el conjunto de variables independientes más adecuado en cada caso utilizando como guía el mejoramiento del criterio de información de Akaike, el número de variables estadísticamente significativas y el pseudo R² de McFadden, obteniéndose así 4 modelos óptimos. Tras su generación se les realizo individualmente un análisis de resultados mediante odds ratio y un diagnóstico de su significancia estadística, bondad de ajuste y multicolinealidad, donde únicamente en el caso del modelo relacionado a universidades pertenecientes al CRUCH una de las pruebas de bondad de ajuste (Prueba de Ji-cuadrado) tuvo un resultado desfavorable, por lo cual el análisis de sus resultados tuvo que hacerse con mayor precaución, al mismo tiempo tal modelo sumado al relacionado con las universidades privadas (no CRUCH) tuvieron 1 variable significativa al 10% (no al 5%), lo cual se tuvo que tener en cuenta. Respecto a lo encontrado en los análisis se puede observar que en general se dan situaciones en las cuales el análisis econométrico, descriptivo y lo esperado de acuerdo al análisis del sistema educacional chileno coinciden, mientras que en otros casos no lo hacen en tendencia y/o magnitud, donde algunas de las conclusiones más destacables fueron: • Con respecto al promedio de notas de enseñanza media, los tres tipos de análisis coinciden en que un mayor promedio de notas aumenta la probabilidad de que los estudiantes se matriculen en universidades CRUCH de manera muy notoria e importante, considerando que ante un aumento unitario del promedio de notas del estudiante es 6,686 veces más probable matricularse en esta clase de institución, lo cual coincide a lo encontrado en el análisis descriptivo donde 25% del grupo objetivo que ingresa a tales instituciones tiene nota igual o superior a 6,63, y con lo esperado de acuerdo a la valoración que posee la sociedad por esta clase de establecimientos universitarios. Esta es una llamada de atención hacia las demás instituciones respecto a su capacidad de informar a la sociedad respecto a los beneficios que conlleva el ingreso a sus instituciones, considerando que en los otros 3 modelos la influencia de esta variable fue negativa, reduciendo la probabilidad de ingreso a ellas (incluyendo el caso de las universidades privadas), por lo cual una buena medida sería el reforzar sus campañas y programas de difusión, especialmente en los establecimientos de educación media, donde para el caso de los centros de formación técnica e institutos profesionales deberían centrarse en colegios técnico profesionales y particulares subvencionados, mientras que las instituciones universitarias deberían centrarse en colegios particulares y particulares subvencionados, esto considerando los resultados para las variables binarias d1_dependencia (representativa de colegios particulares subvencionados), d2_dependencia (representativa de colegios particulares) y d_rama_educacional (representativa de colegios técnico-profesionales). • Con respecto a la variable que representa si el estudiante posee sexo femenino, no coincidió lo hallado en el análisis descriptivo y econométrico con lo esperado para el caso del ingreso a centros de formación técnica, considerando que el primero establece una superioridad de personas de sexo femenino que ingresaron a esta clase de establecimiento de casi un 9% por sobre las personas del sexo masculino, mientras que el segundo análisis establece que es 1,249 veces más probable que una mujer elija matricularse en esta clase de institución en comparación a un hombre, donde se esperaba que la influencia de tal variable fuera negativa producto del sesgo percibido hacia las carreras técnicas asociándolas con personas del sexo masculino. Lo anterior podría explicarse tanto por un cambio de mentalidad en la población, como por una excepción generada por la elección del grupo objetivo. • Con respecto a la variable relacionada al número de años de acreditación institucional, se observó una coincidencia en los tres tipos de análisis respecto al aumento en la probabilidad de ingreso a las instituciones a medida que aumenta unitariamente la cantidad de años de acreditación, dada la importancia que tiene a la hora de adquirir beneficios económicos estatales. Tal conclusión se aprecia especialmente considerando la influencia negativa de tal variable observada en el modelo relacionado a las universidades privadas (no CRUCH), la cual se explica producto de no tener instituciones acreditadas en tal categoría por el máximo de años permitidos, generando que sea una buena alternativa para todas las clases de instituciones el postular y aspirar a mejores resultados para el proceso de acreditación. Para finalizar algunos temas que podrían tratarse en pos de ampliar la discusión planteada respecto a este estudio son la utilización de una clasificación distinta a la binaria, referido específicamente a las instituciones universitarias (perteneciente a CRUCH/ no perteneciente a CRUCH), a fin de observar cómo cambian los resultados del modelo, realizar un estudio en profundidad del estado actual de la educación técnica secundaria y superior en Chile evaluando claramente sus ventajas y desventajas, en conjunto a los métodos actuales de difusión de las instituciones en este nivel, así como también incluir en las bases de datos analizadas la información de los estudiantes que no participan de la prueba de admisión a la educación superior, pero que aún ingresan a algún establecimiento.