Análisis estadístico de los resultados de las pruebas de estado para el ingreso a la educación superior en la Universidad de Santander, Colombia

• Autores: Miguel Oswaldo Pérez Pulido, Fabiola Aguilar Galvis, Giampaolo Orlandoni-Merli, Josefa Ramoni Perazzi
• Localización: Revista Científica, ISSN 0124-2253, ISSN-e 2344-8350, Vol. 27, Nº. 3, 2016, págs. 328-339
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Statistical analysis of state test results for admission to higher education at the University of Santander, Colombia
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se analizaron los resultados obtenidos en las competencias genéricas de las pruebas de Estado Saber 11 por los estudiantes de recién ingreso a la Universidad de Santander para el periodo A-2016. Este diagnóstico de los pre saberes de los estudian-tes admitidos se propone como criterio de clasificación para identificar los estudiantes con altos niveles de riesgo de acuerdo a los puntajes de la prueba de cada área evaluada. Además de los puntajes obtenidos en las diferentes áreas de la prueba, se consideraron otras variables como: tipo de colegio, género, carrera a la que ingresa y región de procedencia. La caracterización de los estudiantes se hizo aplicando análisis de correspondencias múltiples. Se propone un análisis factorial, identificándose: factor numérico, factor verbal y factor inglés. Finalmente, mediante regresión cuantifica, se explica la incidencia de las covariables sobre los factores a distintos niveles. Estos resultados indican que los estudiantes que provienen de colegios privados y de Santander tienen mejores rendimientos en las competencias de inglés y matemáticas respectivamente

  • English

    This study analyzes the Saber 11 common core scores obtained by the A-2016’s incoming students of the University of Santander. This diagnostic of the students’s background is proposed as a classification criterion to identify students with high risk of dropout based on their scores on each area evaluated. Besides the scores, variables such as type of high school, gen-der, selected program and region were considered. A multiple correspondence analysis was conducted to characterize the students. A factor analysis is pro-posed, which ended up being numerical, verbal and English. Finally, quantile regression is applied to mea-sure the impact of some covariates on different lev-els of the factors. The results indicate that students from private schools and from Santander perform bet-ter in English and quantitative analysis, respectively.