Estrategias efectivas para minimizar
índices de reprobación en la carrera de Ingeniería informática
José Antonio Guerrero Vázquez
María Guadalupe Hernández Sierra
Reynalda González Álvarez
Juan Santos Jiménez Aranda
Nancy Janeth Pérez Salas
Tecnológico Nacional de México,
Campus Instituto Tecnológico de San
Luis Potosí,
Departamento de Sistemas y
Computación
RESUMEN
La finalidad del estudio fue proponer
estrategias para minimizar los índices de reprobación de materias que cursan
los estudiantes de la carrera de Ingeniería Informática e incrementar con esto,
la eficiencia terminal de la carrera. Esta investigación tuvo un
Enfoque Mixto; cualitativamente se trata de obtener la interpretación del
fenómeno de la deserción; y cuantitativamente, se utilizó la estadística como
herramienta básica para el análisis de los datos y sus relaciones; con un
alcance descriptivo. Para
esto, se emplearon los datos del Sistema Integral de Información (SII):
matrícula por cohorte y avance académico individual. Posteriormente, se analizaron
los datos y sus relaciones identificando las materias con mayor índice de
reprobación, resultando una población de 268 estudiantes (con alto índice de
reprobación y riesgo de deserción) determinando la muestra en 159 discentes y mediante
una encuesta se identificaron las causas de reprobación con mayor puntaje: falta
de conocimientos previos, incompatibilidad con el método de enseñanza e
inasistencia a clase. Por último, se aplicó una entrevista mediante una muestra
estratificada a 38 alumnos (en posibilidad de recuperación) a efecto de
obtener, en su opinión, las posibles estrategias a implementar, las cuales fueron:
la asesoría con docentes especialistas, atención psicológica y pláticas
motivacionales.
Palabras clave: eficiencia terminal; reprobación; deserción; rezago;
estrategias.
Effective
strategies to minimize failure rates in the Informatics Engineering career
ABSTRACT
The finality
of the study was to propose strategies to minimize the failure rates of the
subjects taken by the students of the Informatics Engineering career and thus
increase the terminal efficiency of the career. This research had a mixed
approach; qualitatively, it is a question of obtaining the interpretation of
the phenomenon of desertion; and quantitatively, statistics were used as a
basic tool for the analysis of data and their relationships; with a descriptive
scope. For this, data from the Sistema Integral de Información (SII) were used:
enrollment by cohort and individual academic progress. Subsequently, the data
and their relationships were analyzed by identifying the subjects with the
highest failure rate, resulting in a population of 268 students (with a high
failure rate and risk of desertion) determining the sample in 159 pupiles and a survey identified the highest scoring
failure: lack of previous knowledge, incompatibility with the teaching method
and non-attendance at class. Finally, an interview was applied through a
stratified sample to 38 students (in possibility of recovery) in order to
obtain, in their opinion, the possible strategies to be implemented, which
were: counseling with specialist teachers, psychological attention and
motivational talks.
Keywords: terminal
efficiency; failing; desertion; leave behind; strategies.
Artículo recibido: 18. Junio. 2021
Aceptado para publicación: 26. Julio.
2021
Correspondencia: jose.gv2@slp.tecnm.mx
Conflictos de Interés: Ninguna que declarar
1. INTRODUCCIÓN
En
el Tecnológico Nacional de México, Campus Instituto Tecnológico de San Luis
Potosí (TecNM en SLP) cuenta con la carrera de Ingeniería Informática (II), la
cual se oferta anualmente por falta de demanda aun cuando su periodicidad de
matrícula es semestral, las materias se tienen que ofrecer anualmente, debido a
lo anterior, se ocasiona un atraso en el avance de la carrera y por otro lado
algunos jóvenes incurren en situación de reprobación en algunas de las asignaturas
que cursan, acentuando: la dificultad en la generación de la oferta de grupos
para un nuevo semestre; el avance irregular (aun cuando vayan aprobando en
orden las materias) por no poder ofertarse todos los cursos que marca la
retícula para el periodo que cursarán; retraso para cursar materias que se
reprobaron; desmotivación de los estudiantes.
A
partir de esto se considera que el alto índice de reprobación de materias es
alarmante y uno de los principales factores de deserción en la carrera, lo que
la lleva a una situación
en riesgo de cierre, razón por la cual se buscó determinar las principales
causas que la generan y las posibles estrategias que permitan mejorar los
indicadores y la continuidad de los estudiantes. De lograr incrementar la
retención de alumnos, se podría obtener el beneficio de disminuir el costo
social y económico no solo para el estudiante y su familia, sino también para
la institución educativa y el presupuesto federal, así como, lograr la
permanencia de la carrera.
Para
abordar la problemática mencionada se realizó un estudio mixto;
cualitativamente, se trata de obtener la interpretación del fenómeno de la
deserción; y cuantitativamente, se utilizó la estadística como herramienta
básica para el análisis de los datos y sus relaciones, con alcance descriptivo.
Para
lo anterior se identificaron las asignaturas con mayor índice de reprobación,
mediante el análisis de los kardex organizándolos por cohortes generacionales,
clasificando las materias por área de conocimiento, encontrando que las
asignaturas atendidas por ciencias básicas y las relacionadas con programación
fueron las de mayor índice. En el proceso se identificó también a los
estudiantes con mayor incidencia de reprobación, se aplicaron encuestas a una
muestra de esta población con el propósito de conocer las causas de incurrir en
esta situación, una vez establecido este grupo y los factores, se entrevistó a
quienes se encontraban en riesgo de deserción para que, desde su perspectiva,
sugirieran las estrategias que les serian de ayuda para sacar adelante su
carrera y/o retomar sus estudios.
2. PREGUNTAS DE
INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS
Para
dar respuesta a la problemática se plantearon las siguientes preguntas de
investigación:
1. ¿Cuáles
son las materias que presentan mayor índice de reprobación?
2. ¿Cuántos
son los estudiantes que han reprobado las materias identificadas con mayor
índice de reprobación?
3. ¿Cuáles
son las razones que los estudiantes consideran son factores para reprobar una
materia
4. ¿Cuáles
son las estrategias que pudieran disminuir los índices de reprobación?
Para
guiar el trabajo de investigación se plantearon las siguientes hipótesis:
§ Las
materias que presentan mayor índice de reprobación son las que imparten los
docentes del área académica de Ciencias Básicas.
§ Los
estudiantes que han reprobado las materias identificadas con mayor índice de
reprobación son la mayoría.
3.
ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS O MATERIALES Y MÉTODOS
Según
establece (Hernández, R., Fernández, Mendoza C. 2018), para la identificación
de los métodos de investigación; este trabajo se realizó bajo un Enfoque Mixto
ya que de forma cualitativa se obtuvo la interpretación del fenómeno de la
deserción y cuantitativamente se aplicó la estadística descriptiva e inferencial
para el análisis de datos, ya que se busca describir el objeto de estudio e
inferir las causas que lo provocan.
Para
el análisis se emplearon los siguientes datos: la matrícula por cohorte, avance
académico e índice de deserción, contenidos en el SII, para obtener las
materias con mayor índice de reprobación y la población con alto índice de
repitencia y deserción.
Por
otro lado, para determinar la muestra de una población de 268 estudiantes, se
consideró un 95% de nivel
confianza, con un 5% de margen error y el 50% de heterogeneidad, para obtener
el resultado de 159 discentes a encuestar.
El
instrumento utilizado para la encuesta en línea (debido a la situación de la
pandemia), mediante la herramienta Micrsosft Forms, de tipo de pregunta cerrada
ya que se brindaron opciones de respuesta, al total de la muestra. Conformada
por quince preguntas categorizadas en bloques de, situación académica, factores
que influyeron: financieros, familiares,
adicciones, emocionales, de salud y académicos. Con la finalidad de precisar
las causas que ocasionaron los altos índices de reprobación de los alumnos en
las materias.
Buscando
obtener la opinión de los estudiantes con posibilidad de recuperación, se
obtuvo una muestra estratificada derivada de los discentes que coincidieron en
que eran alumnos activos, con posibilidad de acreditación de las materias
reprobadas y de concluir la carrera, se aplicó una entrevista individual
telefónica a 38 estudiantes, compuesta de preguntas abiertas y de opinión, integrada
por cuatro preguntas enfocadas a las posibles estrategias de apoyo para evitar
la reprobación.
Con la información obtenida de la
base de datos del SII se consultaron los kardex de todos los alumnos de la
carrera de II, realizando el registro de las calificaciones obtenidas por cada
estudiante en cada materia, teniendo en cuenta también las oportunidades que
ocupó. Cabe mencionar que las alternativas para acreditar las materias son,
cursar por primera vez, que se conoce como curso ordinario, si no logra
acreditar tiene derecho al curso de repetición y si vuelve a reprobar la última
opción es el curso especial.
Una vez que se tuvieron todos los
datos se procesaron para calcular los índices de reprobación en todas y cada
una de las materias que integran el plan de estudios, esto sin separar a los
estudiantes por cohortes, llegando a determinar las materias que presentaron
los índices más altos, como se aprecian en la gráfica 1.
Gráfica
1. Materias con mayor reprobación en II. Fuente Elaboración propia
Se agrupo a los estudiantes por
cohortes y en cada una de ellas, se calcularon los índices de reprobación por
materia del plan de estudios, clasificando los datos y obteniendo las
asignaturas con porcentaje más alto.
Se tomaron las materias con mayor
reprobación y se generó un gráfico respecto a la frecuencia en que aparece cada
materia por cohorte, por ejemplo, como se puede ver en la gráfica 2, cálculo
diferencial muestra alto índice de reprobación en las diez cohortes.
Gráfica
2. Ciclos en los que se presentó índice de
reprobación significativo.
Fuente:
Elaboración propia
Al comparar las gráficas 1 y 2 se
observa que hay coincidencia entre las materias con los mayores índices de
reprobación, tanto por su índice general, como por el número de cohortes en las
que dicho indicador fue de los más altos, obtenidos, de cada una de éstas.
Con los datos resultantes del
análisis anterior, se pudo determinar la población para realizar este estudio,
encontrando que fueron 268 jóvenes (egresados, desertores y alumnos activos) los
que se ubicaron en la condición de haber incidido en situación de reprobación.
Gráfica 3. Estatus estudiantes de II en situación de
reprobación. Fuente: elaboración propia
Con la población de 268 jóvenes, 95%
de nivel confianza, 5% de margen error y 50% de heterogeneidad, se obtuvo la
muestra a encuestar de 159 discentes.
Para la aplicación de entrevista
individual se tomó el muestreo estratificado, ya que todos los alumnos se
encontraron en la misma situación, y aleatorio y se obtuvo una muestra de 38
estudiantes activos.
A partir de la información obtenida
respecto al número de veces que un estudiante reprobó un curso, se derivan los
siguientes datos pertenecientes a la muestra en estudio:
a) los que concluyeron o pueden
hacerlo: el 19% logro concluir la carrera (51), 14% aún están activos y con
posibilidad de terminar (38),
b) los desertores que no avanzaron a un
segundo semestre: el 7% solicito baja voluntaria (18), 15% incurrió en baja
definitiva por no haber podido avanzar a un segundo semestre dado que fue mayor
al 50% de materias inscritas las que reprobó (40),
c) los que no finalizan por la reprobación: el 15% no concluye por terminársele el tiempo reglamentario (12 semestres) para poder concluir la carrera y tener aún materias pendientes (39) y 31% causaron baja definitiva al haber reprobado una materia en la última oportunidad que tenían, reprobación de curso especial (82).
4.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.1
Resultados
Como desenlace del estudio, se
identifican las principales causas de reprobación (gráfica 4), según los
encuestados y organizando las respuestas con base a las dos áreas de
conocimiento, donde se presentaron las materias con mayor incidencia de
reprobación. Para el área de ciencias básicas: se encontró la falta de
conocimientos previos (30), incompatibilidad con el método de enseñanza (26), inasistencia
a clase (24), falta de dedicación (16), falta de orientación vocacional (15),
necesidad de trabajar (15). Para el área de programación: inasistencia a clases
(18), falta de orientación vocacional (13) y necesidad de trabajar (12).
Gráfica 4. Causas de reprobación. Fuente: elaboración propia
Tomando en cuenta el resultado
obtenido se entrevistó de manera individual a los 38 estudiantes que
coincidieron estar en riesgo de no concluir la carrera, para conocer las estrategias
que consideran adecuadas para disminuir la condición de reprobación. Según las
respuestas de los entrevistados (gráfica 5) la mejor estrategia sería la
asesoría con docentes especialistas, no precisamente el mismo docente que le
imparte la asignatura, y también las impartidas por sus pares. Las estrategias
siguientes corresponden al departamento de Desarrollo Académico con la atención
psicológica y a los departamentos de áreas académicas y tutores las pláticas
motivacionales.
Gráfica
5. Incidencias de estrategias para evitar
reprobación/deserción, propuestas por los entrevistados. Fuente: Elaboración propia.
4.2
Discusión
Como se muestra en los resultados
obtenidos, el planteamiento hecho con respecto a: ¿Cuáles
son las materias que presentan mayor índice de reprobación? Y de acuerdo a la
hipótesis que establece que “Las materias que presentan mayor índice de
reprobación son las que imparten los docentes del área académica de Ciencias
Básicas”, se puede observar que efectivamente, son seis las materias que
cumplen esta condición (gráfica 1), siendo estas: Cálculo diferencial (59.20%),
Cálculo Integral (51.74%), Matemáticas Discretas (36.71%), Álgebra Lineal
(33.24%), Física para Informática (31.54%) y Probabilidad y Estadística (25%),
y cantidad de cohortes en los que tuvieron los más altos índices (gráfica 2):
Cálculo diferencial (10), Cálculo Integral (10), Matemáticas Discretas (9), Álgebra
Lineal (8), Física para Informática (6) y Probabilidad y Estadística (6). Por
lo que se considera que la primera hipótesis se cumple.
Por
lo que se refiere a ¿Cuántos son los estudiantes que han reprobado las materias
identificadas con mayor índice de reprobación? Y a la hipótesis “Los
estudiantes que han reprobado las materias identificadas con mayor índice de
reprobación son la mayoría.” En las
tablas 1 y 2 se muestra el número de estudiantes inscritos y no aprobados en
cada materia con más alto índice de reprobación, separados por áreas de
conocimiento donde se presentaron (el número de inscritos corresponde a los
alumnos y a las veces que cursaron la materia), y tomando en cuenta lo que ya
se mencionó a las oportunidades de acreditación de las materias, se tienen
tres: curso ordinario, repetición y curso especial. Con esto la segunda
hipótesis queda comprobada.
Tabla
1. Concentrado de alumno inscritos y no acreditados
en las materias de Ciencias Básicas con mayor índice de reprobación
|
Materia |
Inscritos |
No acreditados |
% no acreditados |
|
Cálculo Diferencial |
750 |
444 |
59.20 |
|
Cálculo Integral |
431 |
223 |
51.74 |
|
Matemáticas Discretas |
553 |
203 |
36.71 |
|
Álgebra Lineal |
355 |
118 |
33.24 |
|
Física para Informática |
428 |
135 |
31.54 |
|
Probabilidad y Estadística |
360 |
90 |
25 |
Tabla
2. Concentrado de alumno inscritos y no acreditados
en las materias del área académica de Ingeniería Informática con mayor índice
de reprobación.
|
Materia |
Inscritos |
No acreditados |
% no acreditados |
|
Fundamentos de programación |
512 |
127 |
24.8 |
|
Programación Orientada a Objetos |
385 |
81 |
21.04 |
|
Estructura de Datos |
334 |
70 |
20.96 |
El siguiente aspecto a
tratar fue ¿Cuáles son las razones que los estudiantes consideran son factores
para reprobar una materia? Como se puede observar en el gráfico 4, los
principales resultados para el área de ciencias básicas son: la falta de conocimientos previos,
incompatibilidad con el método de enseñanza e inasistencia a clase y
por otro lado para el área de programación destacan: inasistencia a clases,
falta de orientación vocacional y necesidad de trabajar. Se puede concluir que
el indicador más alto con 30 respuestas corresponde al área de ciencias básicas
contra 18 puntuaciones en el de programación.
En
lo que toca a ¿Cuáles son las estrategias que pudieran disminuir los índices de
reprobación? El gráfico 5 muestra las opiniones de los entrevistados, entre las
que resultan más relevantes está la asesoría docente-estudiante, atención
psicológica, asesoría estudiante-estudiante y pláticas motivadoras.
Sin
embargo, las estrategias que los estudiantes sugieren como remediales no
solucionan todos los indicadores del gráfico 4, por lo que se proponen las
siguientes:
1)
Respecto al factor falta de conocimientos
previos en el estudio de
Considerando lo
anterior se recomienda la generación de acuerdos con las instituciones de nivel
medio superior, proveedoras de estudiantes, para fortalecer las bases en las
materias del área de Ciencias Básicas.
Además, como
plantea
2) El
siguiente factor es incompatibilidad con el método de enseñanza, de acuerdo
con
3)
En referencia a la inasistencia
a clase, el estudio de
4)
Para la falta de
dedicación al estudio, en su trabajo
5) En
la falta orientación vocacional,
6) Por
último con referencia a la necesidad de trabajar,
5. CONCLUSIÓN O
CONSIDERACIONES FINALES
Con los resultados obtenidos se
infiere que para los estudiantes las materias de mayor complejidad son las de
tronco común, principalmente las relacionadas con las ciencias básicas y la
programación, mostrándose estas con mayor índice de repitencia, llevándolos en
el peor de los casos al abandono de la carrera, sea por desaliento o por haber
agotado las oportunidades de sacarlas adelante; así mismo se puede observar que
las razones que los llevan a un mal desempeño en dichas materias se atribuyen
al pobre autoconcepto que tienen ante la complejidad que estas representan, al
bajo nivel cognitivo con que egresan del nivel medio superior, a la dificultad
que les representa adaptarse al nuevo método de estudios, así como al
deficiente manejo de herramientas tecnológicas y escaso dominio de técnicas de
estudio, aunado a la poca habilidad para interrelacionarse.
Los factores antes mencionados orillan
a los estudiantes a no concluir sus estudios, formado parte de la estadística
del alto índice de deserción; motivo preocupante que requiere atención
inmediata; por lo que los docentes y tutores deben tomar conciencia de que su
participación en la formación integral de los estudiantes es de suma
importancia para que estos a su vez encuentren una motivación intrínseca que
los lleve al logro de sus objetivos y cumplimiento de sus metas.
Por otra parte, la atención
psicológica que sugieren los estudiantes entrevistados corresponde al
departamento de desarrollo académico a través de la coordinación de orientación
educativa, por lo que se recomienda fortalecer la capacidad de atención al
estudiantado.
El que un alumno fracase
académicamente, incide significativamente en su trayecto estudiantil y en su
vida. Los organismos acreditadores de los programas educativos (CACEI[1],
CACECA[2],
CONAIC[3])
han señalado la deserción, reprobación, rezago y abandono como una debilidad
dentro de la estrategia de retención de alumnado e índice de eficiencia
terminal.
Al ser la institución, un centro de
formación de profesionistas integrales, comprometidos con la sociedad y el
medio ambiente, es de vital importancia sugerir y poner en práctica las estrategias
remediales propuestas.
6.
REFERENCIAS
BIBLIOGRAFICAS
Aguilar W., D. l. (2018). Perfiles de
estudiantes asociados a las características de reprobaión de las asignaturas
de ciencias básicas en ingeniería. . Dialnet. Unirioja.es, 7(8),
129-145. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6523207
Carbajal, J.
(2019). Factores que Influyen en el redimiento Académico en la Asignatura de
Química General de los Estudiantes de Farmacia y Bioquímica de la Universidad
Andina Nestor Cáceres Velásquez. Repositoro Institucional-UANCV.
Obtenido de http://repositorio.uancv.edu.pe/handle/UANCV/2239
Erazo X., R.
E. (1o. de abril de 2021). Orientación vocacional y su influencia en la
deserción universitaria. Horizontes, Revista de Investigación en Ciencias
de la Educación., 5(18), 13. Recuperado el 13 de julio de 2021, de
https://revistahorizontes.org/index.php/revistahorizontes/article/view/198/460
Espíndola, A.
M. (2020). Dedicación al estudio en jóvenes universitarios: responsabilidad
compartida entre docentes y estudiantes. Formación y calidad educativa., 8(2),
245. Recuperado el 12 de julio de 2021, de
http://www.refcale.uleam.edu.ec/index.php/refcale/article/view/3237/2012
Gómez D., R.
W. (2019). Programa Motivacional para Evitar la Deserción Universitaria de
los Estudiantes del II Ciclo Académico de la Carrera Profesional de
Ingeniería Civil, en la Universidad José Carlos Mariátegui de Moquegua. Repositorio
UNPRG-Institucional. Obtenido de
https://repositorio.unprg.edu.pe/handle/20.500.12893/6895
Guillermo E.,
P. J. (feb-jun de 2019). Factores de reprobación del programa de comunicación
y gestión cultural, caso Universidad Autónoma del Carmen. Boletín Redipe,
8(10), 104-110. Obtenido de
https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/837
Hernández R.,
F. P. (2018). Metodología de la Investigación. Las ruas cuantitativas,
cualitativa y mixta. (1a. ed.). México: Mc Graw Hill.
Lattuada, M.
(10 de mayo de 2017). DESERCIÓN y RETENCIÓN EN LAS UNIDADES ACADÉMICAS DE
EDUCACIÓN SUPERIOR. UNA APROXIMACIÓN A LAS CAUSAS, INSTRUMENTOS Y ESTRATEGIAS
QUE CONTRIBUYEN A CONOCER Y MORIGERAR SU IMPACTO. Debate universitario, 5(10),
100-113. Recuperado el 12 de julio de 2021, de
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6468009
Potosí, T. N.
(s.f.). Sistema Integral de Información. Base de datos de alumnos, materias,
kardex, periodo y tipos de evaluación. Recuperado el 2020
Rojas A., G.
F. (31 de abril de 2020). Evaluación de habilidades del pensamiento
computacional para predecir el aprendizaje y retención de estudiantes en la
asignatura de programación de computadoras en educación superior. RED.
Revista de educación a distancia., 20(63).
doi:http://dx.doi.org/10.6018/red.409991
Tecnológico
Nacional de México. (1o. de octubre de 2015). Manual de Lineamientos
Académico-Administrativos del TecNM. Capítulo 5 Lineamiento para el proceso
de evaluación y acreditación de asignatura. Recuperado el 1o. de abril de
2021, de Tecnológico Nacional de México:
https://slp.tecnm.mx/lineamientos-estudiantes-2015/
Tecnológico
Nacional de México, campus Instituto Tecnológico de San Luis Potosí. (10 de
enero de 2020). Sistema Integral de Información. Base de datos. San
luis Potosí, S.L.P., México: TecNM. Obtenido de sii.itslp.edu.mx
Velarde L., A.
C. (3 de febrero de 2021). necesidad de empleo de estudiantes universitarios
de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Universidad y sociedad, 13(1),
41. Recuperado el 13 de julio de 2021, de
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2218-36202021000100035
Villalón M.,
P. A. (diciembre de 2016). Exámenes departamentales como estrategia para
reducir la variabilidad en los índices de aprobación. Pistas educativas,
38(121), 249. Obtenido de http://www.itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas/article/download/654/590