Factores que predicen la permanencia estudiantil: análisis en un escenario de educación técnica

El objetivo de este estudio es examinar las variables de ingreso de los estudiantes que pueden predecir la permanencia estudiantil mediante el relacionamiento de siete variables ampliamente estudiadas en la literatura y de interés para el contexto de estudio. El modelo propuesto relaciona la edad, e...

Full description

Autores:
Olarte Moyano, Juan Carlos
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/11277
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/11277
https://doi.org/10.17981/cultedusoc.11.1.2020.02
Palabra clave:
Deserción escolar
Fracaso escolar
Educación superior
Educación técnica
Student dropout
Student attrition
Higher education
Technical education
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description El objetivo de este estudio es examinar las variables de ingreso de los estudiantes que pueden predecir la permanencia estudiantil mediante el relacionamiento de siete variables ampliamente estudiadas en la literatura y de interés para el contexto de estudio. El modelo propuesto relaciona la edad, el género, el estado civil, la ciudad de residencia, el estrato, los resultados de las pruebas de estado y el tipo de colegio donde terminó los estudios de secundaria como variables explicativas de la permanencia estudiantil. Para el análisis se utilizó el modelo de Cox de riesgos proporcionales ya que incluye las ventajas de un modelo de duración al tener en cuenta el tiempo de ocurrencia de un evento y permite incluir variables de correlación. La investigación arrojó relaciones estadísticamente significativas en las variables de edad y estrato social como predictores de la permanencia estudiantil.
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Para el análisis se utilizó el modelo de Cox de riesgos proporcionales ya que incluye las ventajas de un modelo de duración al tener en cuenta el tiempo de ocurrencia de un evento y permite incluir variables de correlación. La investigación arrojó relaciones estadísticamente significativas en las variables de edad y estrato social como predictores de la permanencia estudiantil.The objective of this study is to examine the students’ entry variables, that could predict the student retention by the relation of seven variables thoroughly studied in the literature, which are also considered of interest for the assigned context. The proposed model relates age, gender, marital status, city of residence, social stratum, results in academic tests, and the kind of school where students finished high school as the explanatory variables of the student´s retention. For the analysis, it was implemented the Cox proportional hazards model, due to the fact that it includes the advantages of a survival model, taking into account the time until the occurrence of a well-defined event, and it allows to include predictors or explanatory variables. The research brought statistically significant relations in the variables of age and social stratum like predictors of the student´s retention.application/pdftext/htmltext/xmlspaUniversidad de la CostaCULTURA EDUCACIÓN Y SOCIEDAD - 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/culturaeducacionysociedad/article/view/2640Deserción escolarFracaso escolarEducación superiorEducación técnicaStudent dropoutStudent attritionHigher educationTechnical educationFactores que predicen la permanencia estudiantil: análisis en un escenario de educación técnicaPredictive factors in student retention: analysis in a technical education scenarioArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Cultura Educación SociedadAbarca, A. & Sanchez, M. (2005). La Deserción Estudiantil en la Educación Superior: El Caso de la Universidad de Costa Rica. Actualidades Investigativas en Educación, 5, 1-22. Disponible en https://www.redalyc.org/pdf/447/44759911.pdfArribalzaga, E. (2007). Interpretación de las Curvas de Supervivencia. Revista Chilena de Cirugía, 59(1), 75-83. Disponible en https://www.redalyc.org/pdf/3455/345531922013.pdfCox, D. (1972). Models and Life-Tables. Journal of the Royal Statistical Society, 34(2), 187- 220. Disponible en http://www.biecek.pl/statystykaMedyczna/cox.pdfDíaz, C. (2009). Factores de Deserción Estudiantil en Ingeniería: Una Aplicación de Modelos de Duración. Información Tecnológica, 20(5), 129-145. Disponible en http://www.biecek.pl/statystykaMedyczna/cox.pdfEnciso, J., Córdoba, L. y Romero, L. (2016). Adaptaciones curriculares para el ingreso, permanencia y graduación de estudiantes con discapacidad: una experiencia desde la Educación Superior. Cultura Educación y Sociedad, 7(2), 72-93 Disponible en https://revistascientificas.cuc.edu.co/culturaeducacionysociedad/article/view/1103Escanes, G., Herrero, V. & Merlino, A. (2013). El Estudio de la Permanencia de Estudiantes en la Universidad: Elementos para la Aplicación de un Modelo de Duración. Cuadernos de Educación, (11), 1-14.Disponible en https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/8475Giovagnoli, P. (2002). SEDICI. Repositorio Institucional de la UNLP. Recuperado de http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/37129Gold, J. (1995). An Intergenerational Approach to Student Retention. Journal of College Student Development, 36(2), 182-187. Diponible en https://psycnet.apa.org/record/1995-35006-001González, M., Álvarez, P., Cabrera, L. & Bethencourt, J. (2007). El Abandono de los Estduis Universitario: Factores Determinantes y Medidas Preventivas. Revista Española de Pedagogía, (236), 71-86. 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