Identificación de las variables con incidencia en los resultados de las pruebas de Estado Saber Pro de los estudiantes de Ingeniería Industrial

El objetivo de este proyecto era analizar el éxito académico de los estudiantes de ingeniería en función de diversos parámetros que pueden crear desigualdades entre las asignaturas. Utilizando una base de datos proporcionada inicialmente por nuestros tutores del proyecto en la Universidad del Norte de Barranquilla, pudimos relacionar diferentes variables entre una muestra de 300 estudiantes. Estas variables puestas a nuestra disposición incluían tanto datos socio-demográficos como académicos: género, edad, resultados académicos, becas académicas o no académicas, estrato... Utilizando la hoja de cálculo de Excel y el software de análisis estadístico, fuimos capaces de relacionar nuestros datos utilizando el método de regresión lineal múltiple. Los resultados obtenidos por la regresión lineal múltiple no muestran fuertes correlaciones entre nuestras diferentes variables. Este hallazgo, aunque decepcionante a primera vista, es por el contrario alentador y muestra que existe una forma de equidad (que no debe confundirse con la igualdad en este caso) entre los estudiantes dentro de la enseñanza de la ingeniería. Los resultados obtenidos muestran que hay igualdad de oportunidades entre los estudiantes: los resultados académicos se ven muy poco afectados por la condición social, económica o de género del candidato (los factores de correlación oscilan entre 0 y 0,3, lo que sigue siendo muy bajo). Cabe señalar, sin embargo, que los resultados de los exámenes SaberPro de los estudiantes están influenciados por los resultados académicos anteriores. De hecho, se obtiene un factor de correlación de 0,4 entre los resultados del ICFES y el SaberPro. Por lo tanto, los buenos resultados de SaberPro dependen más de los buenos resultados académicos previos que de las condiciones socio-económicas y demográficas a las que se enfrenta el candidato.

• Autores: Ebratt Granados, Laura Marcela; El Sayed, Jade Aubin
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8899
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/8899
• Palabra clave: Saber Pro; Regresión lineal multiple
• License: Universidad del Norte