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11 Econ. Gest. Desarro. Cali (Colombia) N°. 9 11 - 33 Junio - 2010 a Profesora asistente del departamento de Economía de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. [email protected]o. El presente documento hace parte de la investigación RII 248, titulado: deserción y retención en la carrera de economía de la Pontificia Universidad Javeriana Cali: un análisis de supervivencia 2000-20008, financiada por la misma universidad. b Profesora instructor del departamento de Economía de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Estudiante del Doctorado en Economía de la Universidad Autónoma de Barcelona. [email protected]o. c Asistente de investigación del grupo Mimex y Gidr de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. [email protected]o. Agradecemos la colaboración de Lady Moreno en el procesamiento de información y en la contribucción al documento final. Deserción y retención, en la carrera de Economía de la Pontificia Universidad Javeriana Cali: un análisis de supervivencia, 2000-2008 Maribel Castillo Caicedo a , Ana María Osorio Mejía b , Sandra Marcela Montero Cuartas c Pontificia Universidad Javeriana - Cali Recibido: 07/12/2009 Aceptado: 12/05/2010 Resumen En el presente estudio, a través del análisis de la base de datos de los estudiantes de Economía, de la Pontificia Universidad Javeriana Cali, desde su inicio, en el año 2000, hasta el primer semestre del año 2008, se determinan las características asociadas la deserción de dichos estudiantes. Se tienen en cuenta, según la teoría: variables socioeconómicas, institucionales y personales. Esto, con el fin de realizar un modelo de supervivencia en el que se determine el riesgo de desertar que tienen los estudiantes. De esta forma, se pretende apoyar la retención, a través de varios programas, como el realizado por la Consejería Académica. Palabras Claves: I2 Educación, I21 Análisis de educación, I23 Educación superior.
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estudio de desercion

Mar 10, 2016

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Deserción y retención, en la carrera De economía De la Pontificia UniversiDaD Javeriana cali: Un análisis De sUPervivencia 2000-2008

11econ. Gest. Desarro. cali (colombia) n°. 9 11 - 33 Junio - 2010

a ProfesoraasistentedeldepartamentodeEconomíade laPontificiaUniversidadJaverianaCali.mabelcas@javerianacali.edu.co. el presentedocumentohacepartedelainvestigaciónRII248,titulado:deserciónyretenciónenlacarreradeeconomíadelaPontificiaUniversidadJaverianaCali:unanálisisdesupervivencia2000-20008,financiadaporlamismauniversidad.

b ProfesorainstructordeldepartamentodeEconomíadelaPontificiaUniversidadJaverianaCali.EstudiantedelDoctoradoenEconomíadelaUniversidadAutó[email protected].

c Asistentede investigacióndelgrupoMimexyGidrde laPontificiaUniversidadJaverianaCali. [email protected]. AgradecemoslacolaboracióndeLadyMorenoenelprocesamientodeinformaciónyenlacontribucciónaldocumentofinal.

Deserciónyretención,enlacarreradeEconomíadelaPontificiaUniversidad

JaverianaCali:unanálisisdesupervivencia,2000-2008

maribel castillo caicedoa, ana maría osorio mejíab, sandra marcela montero cuartasc

PontificiaUniversidadJaveriana-Cali

recibido: 07/12/2009 aceptado: 12/05/2010

resumenEnelpresenteestudio,atravésdelanálisisdelabasededatosdelosestudiantesdeEconomía,delaPontificiaUniversidadJaverianaCali,desdesuinicio,enelaño2000,hastaelprimersemestredelaño2008, sedeterminan lascaracterísticasasociadasla desercióndedichos estudiantes.Se tienen en cuenta, según la teoría: variablessocioeconómicas,institucionalesypersonales.Esto,conelfinderealizarunmodelodesupervivenciaenelquesedetermineelriesgodedesertarquetienenlosestudiantes.Deestaforma,sepretendeapoyarlaretención,atravésdevariosprogramas,comoelrealizadoporlaConsejeríaAcadémica.

Palabras Claves:I2Educación,I21Análisisdeeducación,I23Educaciónsuperior.

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abstractInthepresentstudybyanalyzingthedatabaseofstudentsofeconomicsatthePontificiaUniversidadJaverianaCali,sinceitsinceptionin2000untilthefirstsemesterof2008,definesthecharacteristicsassociatedwiththedefectionofstudentsofeconomics.Aretakenintoaccountaccordingtothetheory:socio-economicvariables,institutionalandpersonal.tomakeamodelinwhichsurvivalisdeterminedthattheriskofdroppingoutarethestudents,thussupportingretentionthroughprogramssuchasacademiccounseling.

Keywords: Education,General,AnalysisofEducation,HigherEducationResearchinstitutions

resumonopresenteestudo,atravésdaanálisedabasededadosdosestudantesdeEconomia,daPontifíciaUniversidade JaverianaCali, desdeo seu inicio, no ano2000, até oprimeiro semestre do ano 2008, determinam-se as características associadas à deserção deditosestudantes.tem-seemconta,segundoateoria:variáveissocioeconômicas,institucionaisepessoais.Isto,comofimderealizarummodelodesupervivêncianoqualsedetermineoriscodedesertarquetêmosestudantes.Deestaforma,pretende-seapoiararetenção,atravésdeváriosprogramas,comoorealizadopelaConselheríaAcadêmica.

Palavras Chaves:I2Educação,I21Análisedeeducação,I23EducaçãosuperiorJEL: i2 - i20 - i21 - i23

Introducción1.

Definirladeserción,enlaeducaciónsuperior,es un tema complejo, puesto que puede serabordado desde distintas perspectivas. Suconceptualización ha sido discutida pordiferentes autores (nieto et al., 1981; tinto, 1989;Álvarez,1996;HernándezyHernández,1999;osorioetal.,1999;PáramoyCorrea,1999; Icfes yUniversidadnacional, 2002;Himmel,2002;Vásquezetal.,2003;Pintoetal.,2007),entreellosGonzález(2006,pág.15),

quienladefinecomo“El proceso de abandono voluntario o forzoso de la carrera en la que se matricula un estudiante, por influencia positiva o negativa de circunstancias externas o internas a él o ella”.Enunnivelmásoperativo,el instituto colombiano para el fomento de la EducaciónSuperior(Icfes)ladefinecomoelnúmerodeestudiantesquenosematriculan,entreunoyotroperiodoacadémico.

Ladeserciónsepuedepresentarcomo:1.Abandonoosuspensiónvoluntariaydefinitivade los estudios y del sistema de educación

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superior, por parte del alumno 2. salida del alumno, debido a deficiencias académicasy bajo rendimiento. 3.Cambiode carrera o4.Retiro por falta disciplinaria (González,2006).

DeacuerdoconelestudiodeGonzález(2006),losprincipalesfactoresqueincidenenladeserciónson:

1. Factores personales: Expectativashacia la carrera, falta de actitud hacia la carrera,tiempodedicadoalestudio,métodosdeestudio,pocaacogidaenlauniversidad.

2. Institucionales y pedagógicos: Def ic i en te o r i en tac ión vocac iona l ,características académicas previas, prácticaempresarial, falta de preocupación de launiversidad por los resultados negativos dela gestión académica, el nivel de formacióndelosprofesores,lapreparaciónpedagógica,la actualización del currículo, el cambio decarrerahaciaotradelaInstitución.

3. Socioeconómicas y laborales: Carencia de financiación, bajos ingresos,bajas expectativas de encontrar trabajo,desarticulaciónfamiliar.

Según elmismo estudio, existen tresperíodos críticos en los cuales los estudiantes tienenunamayorprobabilidadparadesertar.Aliniciodelacarrera,cuandosedalatransicióndel colegio a la universidad.Después delprocesodeadmisión,enelcuallasexpectativassobre la carrera o la institución puedendiferir.Finalmente,cuandoelestudiantehayaempezadosucarreraysurendimientopuedaser bajo; o cuando las herramientas de las instituciones,paraayudarloasalirdelacrisis,son inadecuadas.

Para el caso de la carrera de economía, delaPontificiaUniversidadJaverianaCali,el

estudioserealiza,mediantelautilizacióndelainformaciónexistentesobrelosestudiantes,en laoficinadeRegistroAcadémico,desdela primera cohorte, en el inicio de la carrera, enelaño2000,hastalaúltima,enelprimersemestre del año 2008. Para la estimaciónde losmodeloseconométricos,se toman lascohortes2002-2y2005-2.Seescogensegúnelanálisisestadísticodesuscaracterísticas.Enlaprimera,porpresentarunaaltadeserciónyunmayornúmerodematrículados.Enlaúltima,para captar el efecto de la reforma hecha al Programa.

El presente documento está compuestoporestaintroducción,seguidoporunanálisisteórico de los diferentes estudios, segúnlosmodelos de integración y desgaste delestudiante. En tercer lugar, por el análisisestadístico,acompañadodelametodologíaydelplanteamientoeconométrico.Finalmente,por las conclusiones y las referenciasbibliográficas.

Algunosestudiosqueexplicanla2. deserciónescolar

LamayoríadelaliteraturasobrelapermanenciadelosestudiantesenlaUniversidadsedivideen dos corrientes: el modelo de integración del estudiante (tinto, 1975;Spady, 1970) yel modelo de desgaste del estudiante (Bean,1980). el primero hace referencia al proceso deintegraciónyadaptacióndelestudiantealavidauniversitaria,esdecir,mientrasmayorseaelgradodeintegraciónalambienteacadémicoy social,mayor será el compromiso con laInstitucióny,porende,menorlaprobabilidadde desertar. El segundo hace referencia a

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variablesexternasalaInstitución,queinfluyenen la probabilidad de desertar, entre las cuales se lesatribuyemayor importancia relativaalosfactoresindividuales.

2.1. Estudios basados en el modelo de integración del estudiante.

Paraestacorriente,algunosestudiosutilizandatoslongitudinalesdecohortesdeestudiantes,comoeldeAdelman(1999),quienmedianteel empleo de datos del centro nacional de Estadísticas de Estados Unidos, hizo unmodelo de probabilidad lineal con estudiantes ingresantes,paradeterminarlosfactoresqueexplicaban el cambio en la probabilidad dedeserción. Él encontró que tales factoreseran:losrecursosacadémicosylaasistenciaa clases.

Porsuparte,Robinson(1990)planteólaideadequelapermanenciaenlauniversidadtieneunacorrelacióndirectacon la relacióntanto entre el estudiante y sus profesores,comotambiénconloscompañeros.Yquelaprobabilidaddedesertaresmayor,enelprimerañoacadémico.

Basadosenestetipodemodelo,Radcliffe,HuesmanyKellog(2006)plantearonquelasvariablesquemejorpredicenlaprobabilidadyel momento de desertar fueron el rendimiento académico, en el primer semestre, y lapreparación académica.Así como, tomarcursosremedialesdematemáticasyvivirfueradelcampus,paraelcasodelaUniversidaddeminessota. en esta misma línea, para el caso de estados Unidos, Jones-White, radcliffe, HuesmanyKellog (2008), encontraronquese presentaba una desventaja competitiva,cuandonoseeraadmitido,porprimeravez,enlauniversidad.Además,elnúmerodecréditos

aprobados, o los intentos de retirarse de la universidadnoeransignificativos.Lasmujerestienenmayor probabilidad de culminar susestudios,sobretodosivivendentrodelcampus(integraciónsocial).Perteneceraunaminoríaétnica,disminuyelaprobabilidaddeculminarlos mismos. el puntaje de la prueba de estado noessiginificativo.

2.2. Estudios basados en el modelo de desgaste del estudiante.

en esta corriente, aparece el artículo de Singer yWillet (1991), quienes, luego derevisardiferentesestudiosqueutilizanambosmodelos, plantearon que la probabilidad dedesertar esmayor para los estudiantes quetienen padres conmenor nivel educativo eingresos,ymenorrendimientoacadémico.

Paguraetal.(2000)analizaronlosfactoresquedeterminabanladeserción,enlaFacultaddeCienciasEconómicasyEstadísticas,delaUniversidadnacionaldeRosario-Argentina.Entreotrashipótesis,plantearonqueeltiempodemandado para concluir los dos primeros añosdeunacarreradependedelgénero,delnivel de educación de los padres, y de losingresos.Concluyeronquelascaracterísticasquefavorecenlaterminaciónexitosadeesosdos años son: el rendimiento académico,el comienzode la carrera, justo después deconcluir los estudios secundarios, y el niveleducativodelospadres.Enestamismalínea,Porto yDiGresia (2004) concluyeron quelos estudiantes cuyos padres son de niveleducativobajo, tienenuna retenciónmenor.En estamisma línea,Aina (2005), planteóque la baja educación de los padres y elvivir solamente con uno de ellos aumentala deserción.Además, el pertenecer a una

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familia pequeña, aumenta la probabilidaddegraduarse.Ladeserción esmayor en losprimeros semestres, especialmente para los hombresyparalostrabajadores.Elresultadomásimportante,esqueladecisiónderetirarsedelaUniversidadseveclaramenteinfluenciadaporlascaracterísticasdelospadres,quienesalfinalsonlosresponsablesdelapersistenciadelos estudiantes.

Porsuparte,Giovagnoli(2002),utilizóunmodelo de duración, para identificar losfactoresqueexplicanladeserciónestudiantilylagraduación,enlaUniversidadnacionaldelaPlata–Argentina.Laautorautilizódatosdelacohorte,de1991,pertenecientealprogramadeContaduríaPública.Algunasdesusprincipalesconclusiones destacan que el colegio, laeducacióndelospadres,elsexoylasituaciónlaboraldel estudiante (si trabaja, ademásdeestudiar) constituyen los factores demayorrelevancia, para determinar la probabilidaddequeunestudiantedeserteono.Igualmente,Montoya(1999)utilizóestetipodemodelosy planteó, para una universidad deBrasil,que amayores ingresos familiares,mayores el tiempo de permanencia del estudiante en la universidad, inclusomás tiempo delconsideradoparagraduarse.

En el ámbito colombiano,Vásquez,Castaño,Gallón yGómez (2003) tambiénutilizaronunmodelodeduración,paraabordarelfenómeno.ElmodeloesestimadocondatosdelosestudiantesdelaFacultaddeIngeniería,delaUniversidaddeAntioquia,cohorte1996– II.Dentrodesusprincipaleshallazgos, sedestacaqueelmayorporcentajededesertoresse presenta en los primeros cuatro semestres, ydisminuyeen los siguientes.Además,quelasvariablescomolaedad,elsexomasculino,

la vida independiente y las calamidadesdomésticas,positivamentelaprobabilidaddedesertar.

2.3. Estudios que combinan modelos de integración y desgaste del estudiante.

En Colombia, el Icfes y la Universidadnacional de colombia (2002) hicieron regresiones logísticaspor tiempodeanálisis(inicial, intermedioyfinal), para conocer laprobabilidaddedeserciónencadaunodeestosperíodos.Además,estimaronunModeloLogitmultinomial, para estimar las probabilidades de rezagarse, desertar o graduarse. En esteestudio,setuvieronencuentadatosdelassedesdeBogotá,Manizales,MedellínyPalmira,delaUniversidadnacional deColombia, paralas cohortes del primer semestre de 1996,hastaelsegundosemestrede1998.Dentrodesusprincipalesresultados,seencontróqueelgénero,laedadylascondicionesacadémicasyeconómicassonmuysignificativasalahoradeexplicarladeserción,elrezagoylagraduación.,así mismo, las condiciones estructurales de la instituciónylaintegraciónsocial,institucionalyacadémicajueganunpapelmuyimportante,dentrodeesteanálisis.

ParalamismaInstitución,Pinto,Durán,Peréz,Reverón,Rodríguez(2007),plantearonque el modelo de graduación, rezago ydeserción, seconstruyeapartirdevariableseconómicas,socialese institucionales.Entrelasconclusiones,encuentranquelasmujeresmenoresde18años,tienenmayorprobabilidadde graduarse. Las mayores de 19 añospresentan el caso contrario, por no contar con apoyo económico y, además, por dedicarsea otras actividades extraacádemicas. La

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desvinculacióndefinitivaseda,principalmente,porrazonesacadémicas,durantelosprimerossemestres. la probabilidad de culminar algunade lasetapasde lavidauniversitariadependía de las características estructurales de lainstitución.Deigualforma,laintegraciónacadémica,socialeinstitucionaldelestudiantesontambiénfactoresdeterminantes.

Castaño, Gallón, Gómez yVásquez(2006) plantearon un análisis sobre losdeterminantesdeladeserciónygraduación,endosfacultadesdelaUniversidaddeAntioquia(Colombia),realizadoapartirdelaaplicaciónde losmodelos de riesgo proporcional, dePrenticeyGloeckler(1978)yMeyer(1990),entiempo discreto. los resultados corroboraron diferentes hipótesis, sobre la utilización decuatro conjuntos de factores: individuales,académicos,socioeconómicoseinstitucionalescomo determinantes tanto de la deserción,como de la graduación estudiantil. Esto seda,porqueserechazaelmodelodeMeyer.Secorroboralahipótesisdequeelestudiantebieninformadotienemenorriesgodedesertar.

Cabrera, nora y Castañeda(1993),plantearonquedeberealizarseunaintegraciónde los dos grandesmodelos teóricos: el detinto,(teoríadelaintegracióndelestudiante)y el de Bean, (Modelo de desagaste delestudiante).Siserealizaesteenlaceentreambasteorías, se puede comprender, de una mejor manera,lainteracciónyelpapelquejueganlas variables individuales, institucionales yambientales, enelmomentode ladesercióndeunestudiante.Asímismo,afirmanquelasestrategiasdirigidasaevitarladesercióndebende realizarse sobre aquellas variables quesonpredictoriasy significativas, y sobre las

cualeslosadministradoresacadémicospuedenrealizaralgunamanipulación.

En un estudio, para el programa deEconomía de laUniversidad del Rosario,Lopera(2007),encontró,entreotrosresultados,que tanto la vinculación laboral, como laprocedencia foránea de los estudiantesaumentabanelriesgodeladeserción.Además,laedaddelestudianteincrementabaelriesgo;sinembargo,suefectodecrecemarginalmente.

LaUniversidad de losAndes, a travésdelCede(2007),utilizalainformacióndelasInstituciones de Educación Superior (IES)deColombia.Sehaencontradoquealgunosfactoresqueaumentanelriesgodedeserción,enlasIES,son:elsexomasculino;laeducaciónde los padres; la ocupación laboral; el bajopuntaje en el Icfes; el estudiar programascomo ingeniería, arquitectura y ciencias dela educación; el estudiar en universidadesprivadas.Porelcontrario,elapoyofinancieroayudaalaretenciónestudiantil.

En el último año, el Ministerio deEducaciónnacionaldeColombia(2008),deacuerdoconlainformacióndeSpadies,encontróqueciertascaracterísticasindividuales:comoelsexomasculino;elnúmeromediodehermanosigualados;elaumentodeestenúmeromedio;que algunas características socieconómicas:como lamayor educación de lamadre; elestar trabajandocuandopresentóel Icfes;elenfrentar tasas de desempleomás altas; losbajosingresosdelhogar;quelascaracterísticasacadémicas,comoelobtenerbajopuntajeenelIcfes;yquelasvariablesinstitucionales,comoel pertenecer a instituciones universitariasprivadas, influían, de manera positiva onegativa,enlaposibilidaddedesertar.

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Para estados Unidos, en esta misma línea, Stratton,o’tooleWetzel (2008) encontrarondiferencias entre los factores asociados a la deserción y los factores asociados a ladesvinculación (por efectos académicos).Se presentaba mayor probabilidad dedesvinculación, si lamatrícula se efectuabareciénterminadoelbachillerato,sisetratabadeunapersonadelsexomasculinoysiseestabacasado.Sepresentabamayordeserción,siserealizabalamatrícula,despuésdeuntiempodehaber terminado el bachillerato; si se trataba de hombres,laedadinfluía(mientrasmásaños,mayorriesgo);siseteníanhijos(hombresymujeres).Elestudiologródemostrarquegranpartedelosretirossontemporales,yquelosfactoresqueafectanelretirotemporalnosonlosmismosqueafectanaladeserción.

Luego de la revisión de la literatura,se realizará un análisis estadístico de lainformaciónde lascohortesporestudiar, enlosmodeloseconométricos.

Análisisestadístico3.

En esta parte del documento, se realizaráunadescripciónde las características de losestudiantes de economía de la Pontificia UniversidadJaverianaCali(PUJ),apartirdelainformaciónsuministradatantoporelCentrodeServiciosInformáticos(CSI),comoporlaoficinadeRegistroAcadémicode lamismaUniversidad,paraelperiodoquecomprendedesde el 2000-2, hasta el 2008-1.De igualforma,secuentaconinformaciónrecolectada

atravésdelprocesodecarnetización1,queserealizóparaelsegundoperíodode2007.

La base de datos cuenta con 796estudiantesmatriculados, entre 2000-2 y2008-1;sinembargo,tansólosecuentacon795 estudiantes distribuidos en las diferentes cohortes,debidoaquehubounapersonaquesematriculóenlacarreradeEconomía,peronuncacursóningúnsemestre,esdecir,presentóunadeserciónprecoz,yaquesiendoaceptadoporlaInstitución,nosematriculóenningúnperíodo.

Conelobjetivodeanalizarladeserciónuniversitaria,seseleccionaronlosestudiantesmatriculados, en dos cohortes diferentes. Estasson:segundoperíodode2002(cohorte2002-2);ysegundoperiodode2005,(cohorte2005-2). en este documento, una cohorte hacereferenciaalapoblaciónestudiantilqueingresaenlauniversidad,enunmismoperíodoacadémico(semestre).

La primera cohorte 2002-2 se escogióparavercómohabíasidoelcomportamientodela carrera de economía, durante sus primeros añosdefuncionamientoyporqueestacohortepermitíarealizarelanálisisdelosestudiantesqueyahabíanculminadooestabanpróximosaterminarsusestudios.Parafinalizar,lacohortede 2005-2 fue escogida, porque a partir deesteperiodocomenzóafuncionarlareformaacadémica,lacualpermitióalosestudiantesterminar sus carreras en nueve semestres,aplicaradobletitulación,entreotrascosas.

1 El proceso de carnetización implicó el cambio de carnépara toda la comunidad de laUniversidad, por uno nuevoque contiene un chip inteligente. Esto permitió recolectarinformaciónde estudiantes que, a la fecha, se encontrabanmatriculados.

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3.1. Descripción de las variablesSegúndiferentesfuentesliterarias,ladeserciónse presenta no por el resultado de una sola categoría,sinoporlainteraccióndediferentesgrupos de factores, los cuales pueden seragrupados de la siguientemanera: factores

Fuente:elaboraciónpropia,apartirdelainformaciónsuministradaporelCSI,delaPUJ.

relacionados con características personales, condiciones institucionales y, por último,características socioeconómicas. Dada ladisponibilidadde información, las variablesusadasseagrupanenlatabla1.

tabla1.Descripcióndelasvariables

VARIABLE DESCRIPCIÓN Individuales Género si es hombre = 1 Edadingreso edad de inicio del estudianteedad1 EdadalmomentodelacarnetizaciónEstadocivil Siestásoltero=1;delocontrario=0ciudad de residencia SiviveenCali=1;delocontrario=0Ciudaddelcolegio si estudia en cali =1 Académicas Último período matriculado GeneraelúltimoperiodoenelqueaparecióactivoelestudiantePromedio primer semestre Genera el promedio del primer semestre del estudiante.Promedio bachillerato Generaelpromediodelestudiante,enelcolegioterminóenpruebaacadémica Siterminóenprueba=1;delocontrario=0númerodepruebasacadémicas MuestraelnúmerodepruebasquehatenidounestudianteÚltimoestadoenlaUniversidad Muestraelúltimoestadoquetuvoelestudiante,enlaUniversidadCréditosmatriculados,primersemestre númerodecréditosmatriculadosenprimersemestreCréditosaprobados,primersemestre númerodecréditosaprobadosenprimersemestreCréditosaprobadostotales númerodecréditosaprobadoshastaelúltimosemestrematriculadoSepasóa Sisepasóaotroprograma=1;delocontrario=0viene de Sivienedeotroprograma=1;delocontrario=0tipodecolegio Siesprivado=1;delocontrario=0Socioeconómicas nivelescolardelamadre Generaelniveldeeducacióndelamadrenivelescolardelpadre Generaelniveldeeducacióndelpadretipodevivienda tipodeviviendadondevivelafamilia.Personasqueaportan númerodepersonasquegeneraingresosenlafamilia

2

2 ElreglamentodelaUniversidadestablecequeunapersonaterminaenpruebaacadémica,sisupromedioacumuladoesinferiora3.25.

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excluidodelaCarrera,yalosegresados,yaque,sonestudiantesqueaúnnotieneneltítuloprofesional.

En las tablas 2 y 3, se presenta ladistribuciónde frecuenciadel estado,en lasdos cohortes tomadaspara el análisis.Estastablas permiten ver cuánto se demoraronlosestudiantesparaalcanzarlostresestadosposibles:activo,desertorograduado.Además,muestran la distribución conjunta de lasituación académica, es decir, el porcentajerespectodeltotaldecadaestado,yelporcentajerespectodeltotaldeestudiantesqueiniciaronsus estudios, en la respectiva cohorte delanálisis.Losdatosobservadosenlafilaactivose calculan como el número de estudiantesactivos, en el semestre anterior,menos losinactivos,excluidos,egresadosygraduados,por lo cual el total no corresponde a la suma deactivos,entodoslosperiodos.Enlatabla2, se puede evidenciar que el porcentaje dedeserción es elevado, puesto que representaun42,7%;sinembargo,tansóloel17,7%haculminado sus estudios satisfactoriamente, y aún hay un 39,6%de estudiantes que seencuentramatriculadoenlaUniversidad.

Es importante resaltar que la variableúltimoestadopermitehacer un seguimientode la situación académica del estudiantehasta el último periodomatriculado. Puedepresentarse de cinco maneras diferentes: a) Inactivo:hacereferenciaaaquellosestudiantesquenocontinuaronsusestudios,pormotivosvoluntarios.b)Activos:sonaquellosestudiantesque continúanmatriculados, en elmomentode observación de la muestra (2008-I).c) Egresados: estudiantes que habiendoculminadoy aprobado todas las asignaturasde un ProgramaAcadémico, se encuentranen proceso de trabajo de grado y no hanrecibido el título profesional. d)Excluidos:son estudiantes que no han abandonado lacarrera voluntariamente, sino que han sidoforzadosahacerlo,yaseaporbajorendimientoacadémico3oalgunafaltagrave.e)Graduados:alumnosquehanculminadoexitosamentetodaslasasignaturasdeunProgramaAcadémicoyhan obtenido su título profesional.

Dentrodeldocumento,secalificacomodesertor a quien, durante tres periodosconsecutivos,seencuentrainactivo.Además,también se considera desertor a quien es

3 Unapersonaesexcluidaporbajorendimientoacadémico,sisu promedio es inferior a 3.5, o si ha terminado el semestre enpruebaacadémica,durantetresperiodosconsecutivos.

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tabla2.Distribucióndelasfrecuencias2002-2

PERÍODO DE OBSERVACIÓN 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 TOTAL

ACTIVOS* 96 82 72 68 63 60 59 59 56 55 55 45 38 38%fila%total 85,4 75,0 70,8 65,6 62,5 61,5 61,5 58,3 57,3 57,3 46,9 39,6 39,6DESERTORES 0 14 10 4 5 3 1 0 3 1 0 0 0 41%fila 34,1 24,4 9,8 12,2 7,3 2,4 0,0 7,3 2,4 0,0 0,0 0,0%total 14,6 10,4 4,2 5,2 3,1 1,0 0,0 3,1 1,0 0,0 0,0 0,0 42,7GRADUADOS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 7 17%fila 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 58,8 41,2%total 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 10,4 7,3 17,7TOTAL 96

*Estudiantesactivosenlacohortet-1–egresados t-1–excluidos t-1–graduados t-1–inactivos t-1

Fuente:elaboraciónpropia,apartirdelainformaciónsuministradaporelCSI,delaPUJ.

tabla3.Distribucióndelasfrecuencias.Cohorte2005-2

PERÍODO DE OBSERVACIÓN 0 1 2 3 4 5 6 TOTAL

ACTIVOS 58 53 41 38 38 38 38 38%fila%total 91,4 70,7 65,5 65,5 65,5 65,5 65,5DESERTORES 0 5 12 3 0 0 0 20%fila 25,0 60,0 15,0 0,0 0,0 0,0%total 8,6 20,7 5,2 0,0 0,0 0,0 34,5GRADUADOS 0 0 0 0 0 0 0 0%fila 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0%total 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0TOTAL 58

*Estudiantesactivosenlacohortet-1–egresados t-1–excluidos t-1–graduados t-1–inactivos t-1

Fuente:elaboraciónpropia,apartirdelainformaciónsuministradaporelCSI,delaPUJ.

Seevidencia,paralacohortede2002-2,queladeserciónesmayorenlosprimerostressemestres, pues, representa el 29.2%, perodisminuyeconelavancedelosmismos.

Para la cohorte 2005-2, el análisis atravésdel tiemposedisminuye.tan sólo secuenta con seis periodosdeobservación, esdecir, es imposibleverelestadograduación

paraestacohorte.Además,teniendoencuentala definición de desertor que se realizó alprincipio,esposiblequehayaestudiantesquenotengantresperiodosconsecutivosinactivosy,portalmotivo,noseconsiderandesertores.Por esto, para los periodos de observacióncuatro (4), cinco (5)y seis (6), ladeserciónseránula(Veáselatabla3).

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Así pues, puede verse que, para estacohorte,el65.5%continúaaúnrealizandosusestudiosenlacarreradeEconomíayel34,5%desertóenlosprimerostressemestres.

3.2. Análisis descriptivo de las variables que explican la deserción.

Para el 2002-2, la proporción de hombresymujeres es igual. Casi el 100% de losestudiantes son solteros.tan sóloun1,04%dicetenerotroestadocivil.LamayoríaviveenCali.Al igual que para las primeras doscohortes, los hombres desertan de la carrera másquelasmujeres:representanel26.04%yun13%,respectivamente.tansóloel5,21%deloshombreslograrecibirsutítuloprofesional.Encuantoalaedaddeingreso,enpromedio,estacohorteingresóalos18años.tansóloun1%,de losque ingresarona laUniversidad,teníamásde38años.

la cohorte 2005-2 tiene un comportamiento similar a la anterior cohorte. en cuanto a los hombres(un60.34%)sonmayoríarespectoa las mujeres. Casi todos viven en Cali.El 100% de los estudiantes está soltero.Aunqueelanálisisdeestacohorte,entiemposemestral,esmenor,debidoaquetansólosecuentaconseissemestres,ynosepuedeverningúngraduado,sísepuedeobservarqueel37.93%deloshombres,asícomoel27.59%de las mujeres, se han retirado de la carrera de Eonomía.Encuantoalaedaddeingreso,seobservaqueel75%delosestudiantesingresóalaUniversidad,entrelos16ylos19añosdeedad.tan sóloun1% lohizo, cuando teníamásde25años.

el comportamiento de la cohorte de 2002-2,encuantoalasvariablesacadémicas,

muestraqueel100%delosestudiantesestudióen un colegio privado. Lamayoría realizóel Icfes, después del año2000.tan sólo un9,47% de los estudiantes realizó el Icfes,antesde este año.Encuanto a lasvariablesacadémicasuniversitarias,seobservaquedelporcentajedepersonasquesegraduó,ningunaestuvoenpruebaacadémica.Delaspersonasquedesertaron,el20.83%tuvoentreunoy/ocuatroepisodiosdepruebaacadémica,esdecir,supromediofueinferiora3.25.Además,seevidencia,enlamovilidadinteruniversitaria,que tansóloun9.38%de losestudiantessepasó a otro programa, dentro de lamismaUniversidad.Un9.38%vienedeotroprogramadelaUniversidad.

Para la cohorte del 2005-2, aún no secuenta con el análisis de los graduados;sin embargo, se puede observar que elcomportamiento de esta cohorte es muyparecido al de la anterior.Aunqueno todosvienende instituciones educativas privadas,lamayoríasílohace.tansóloun1.72%delosestudiantesqueingresaronenestacohortevienedecolegiospúblicos.Enelcasode laCarreradeEconomía,esteporcentajeserefierea losestudiantesdelColegioSantaLibrada,colegiopúblicoqueofrecebecas,atravésdelaFundaciónJohnBorisRincón4.El100%delos estudiantes realizó el Icfes, después delaño2000.Además,seobservaqueel24,14%de los estudiantes que desertaron estuvo enpruebaalgunavez,mientrasqueelporcentajede prueba académicade los estudiantes queaúnseencuentranactivosen laUniversidadfuesólodel15,52%.Dentrodelamovilidad

4 VéaselapáginadelaFundación,atravésdelsiguientelink:www.fundacionjohnborisrincon.org

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interuniversitaria,seobservaqueesmásaltoelporcentajedeestudiantesquesepasaaotroprograma,queeldelosquevienendeotros:el27.59%yel12.07%,respectivamente

Enlacohortede2002-2, losgraduadoscontinúansiendolosestudiantesmáseficientes,enprimersemestre.Un75%delosestudiantesmatriculóentre19y21créditos.Un75%aprobóentre14y21créditos.Estodemuestraque,enciertamedida,elestudiantegraduadoaprobó,ensumayoría,loscréditosquematriculóenel primer semestre de su carrera.

Además de las variables personales yacadémicas,lacohortede2005-2cuentaconinformaciónsocioeconómicarescatable,yaquecuandoserealizóelprocesodecarnetización,en el segundo período de 2007-2, se pudorecoger información de los estudiantes queaúncontinuabanmatriculadosenlacarreradeeconomía, a la fecha.

La mayoría de los estudiantes nodesempeña ningún cargo laboral, dentro ofueradelaUniversidad.tansóloun8,62%hatrabajadoenlaUniversidad.Un17%lohacefueradeella.El31,58%delasmadresalcanzaunnivelescolardepregrado;el21,05%,depostgrado.Encuantoalospadres,el47,37%deellosalcanzanivelesescolaresdeeducaciónsuperiorypostgrado.Losestudiantesviven,ensumayoría,encasasfamiliares.LasfamiliasdelosestudiantesdeEconomía,delaUniversidadJaveriana,estáncompuestasportresy/ocuatrointegrantes.Losaportesmássignificativoslosrealizanunoodosmiembrosdeellas,loque,en casi todas las ocasiones, representa a los padres de familia.

Metodologíayplanteamiento4.econométrico

Es importante aclarar que la permanencia,deserción o culminación, con éxito, deltranscursoeducativo,porpartedeunestudiante,son procesos fundamentalmente basados en el tiempo, por lo que resulta sumamenteimportante el uso de técnicas demedición,quepermitanincluirestepatróntemporal.Losmodelosdesupervivencia,tambiénconocidoscomomodelos de duración omodelos deanálisis de eventos históricos, son idealespara el estudio de este tipo de fenómenos,yaquepermiten su análisis dinámico (Box-SteffensmeieryJones,2004;WillettySinger,1991).

La aplicación de los modelos desupervivenciaalprocesoeducativopermitenhacer un seguimiento de los estudiantes,desde el inicio de los estudios, hasta cuando se presenta alguno de los posibles eventos(en este caso la deserción). Para ello, espreciso relacionarlo con un conjunto de variables (individuales, socioeconómicas,institucionales y académicas) que puedeninfluir en el tiempo de permanencia en la Universidad (Castañoetal.,2008).Conocersi un estudiante desertará, y cuándo lo harácontribuye tanto al entendimiento de estefenómeno,comoaldesarrollodeestrategiasderetención,porpartedelasinstitucionesdeeducaciónsuperior.

Existen diferentes argumentos a favordel uso de losmodelos de supervivencia,

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analizarladeserciónenestainvestigación,porloqueseprofundizaysejustificasuelección,en elApartado 4.1.Además, losmodelosde supervivencia pueden ser clasificados endos tipos:Modelo deRiesgo Proporcional(ProportionalHazardPH)yModelodeFallaacelerada (accelerated failure time aft), segúnlamaneracomoelconjuntodevariablesexplicativasquecaracterizanlaheterogeneidadde la población afecte la duración de loseventos.

Respecto a las cohortes analizadas,se construye unmodelo de supervivenciapara la cohorte 2002-2, y unmodeloLogit,paralacohorte2005-2.Esto,porqueenestacohorteaúnnosepresentaelfenómenodelagraduación.

4.1. Modelo discretoAunqueeleventodeanálisispuedeocurrirencualquiermomentodeltiempo,confrecuencia,laduraciónesmedidaenunidadesdetiempodiscreto, comomeses, semestres o años,en las que se pueden presentar tiempos deduración iguales, para aquellos individuosquepresentaronelevento,duranteunmismointervalo de tiempo, lo que se conoce, enla literatura, como empates en los tiempos deduración.En el contextode la deserciónestudiantiluniversitaria,enelqueel tiempoes usualmentemedido por semestres, y lafrecuencia de empates es alta, resultamásadecuado aplicar los modelos en tiempo discreto(WillettySinger,1991;Yamaguchi,1991).

Existen otras razones, además de lasunidadesdetiempoenlasqueestámedidoeleventodeinterés,quejustificanelusodelosmodelos discretos, comouna aproximación

en el análisis de la trayectoria académicadel estudiante (Willett y Singer, 1991). Enprimer lugar, a diferencia de otrosmétodostradicionales, como la regresión lineal, elanálisis de supervivencia no sólo incluyeel concepto de periodo de riesgo, sino quepermite analizar las tasas de ocurrencia deleventoduranteesteperiodo.Existendostiposdemétodosparaanalizarestastasasderiesgo:losparamétricososemiparamétricosylosnoparamétricos.Los paramétricos requieren laespecificación de la forma funcional de ladistribucióndeltiempodeduración,mientrasquelosnoparamétricosnoespecificancómoes la distribución de la variable tiempo deduración del evento (Yamaguchi, 1991;Alemany,1993).

otra de las ventajas del análisis desupervivencia es la capacidad de incluirobservaciones censuradas, es decir, losindividuos quenohanpresentado el eventode interésdurante elperíodode recolecciónde los datos. Por lo tanto, no se cuenta con información completa sobre los tiempos deduración; en este caso, tanto los estudiantesqueaúncontinúanactivos,comolosqueyase han graduado, se consideran censurados(estadefinicióndecensurahacereferenciaalacensura por la derecha). la presencia de estas observacionescensuradasgeneradificultadesenlaestimaciónyenlainferenciasobrelosparámetros estimados, alterando la funcióndeverosimilitud,empleadaen laestimaciónde losmodelos, y las propiedades de losestimadoresobtenidos(SingeryWillett,1991).Sinembargo,elanálisisde la supervivenciapermite eliminar estos problemas.

Acontinuación, se presenta elmodeloen tiempo discreto. Éste es utilizado para

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duraciónynodentrodeellos, la funcióndesupervivenciaenelmomentoaj,querepresentaelfinaldelintervalo[a↓( j–1),a↓j)┤,estádadapor:

ajS(aj ,Xij )=exp[– ſaj-1

h(u,Xij )du] (1)

Suponiendotambiénquesecumpleelsupuestoderiesgoproporcional(comoenlaecuación(8),entonces,(10)sepuedeexpresarcomo:

ajS(aj ,X)=exp[– ſaj-1

h0(t)λdu] aj=exp[–λ ſaj-1

h0(t )du] =exp[–Hj λ]

ajDonde Hj = ſaj-1

h0(u,X )du (2)

Laprobabilidaddeobservarenelintervaloj, alindividuoi es:

P{TЄ[a↓(j–1),a↓j)┤}=S(a↓(j–1);X↓(ij–1))–S(a↓j;X↓ij) (3)

Lafunciónderiesgoserá,entonces:h↓j(X↓ij)≡P{TЄ[a↓(j–1),a↓j)│ T≥a↓(j–1)┤}= (S(a↓(j–1);X↓(ij–1))–(a↓j;X↓ij))/S(a↓(j–1);X↓(ij–1)) (4)

S(aj;Xij)=1– (5) S(aj–1;Xij–1)

=1– exp[λ(Hj–1–Hj)] (6)

Aplicandologaritmosseobtiene:log (1–hj(Xij))=λ(Hj–1–Hj) (7)

de los modelos en tiempo continuo. en primer lugar, en los modelos en tiempodiscreto, el riesgo es una probabilidad,másqueuna tasa,comoocurreenelcasode losmodelos continuos. En segundo lugar, lainterpretación de los parámetros es sencillay puede ser obtenida fácilmente, usandoanálisis de regresión logística. Finalmente,facilitaelanálisisde la formade la funciónde riesgo,mientras que, en elmodelo deCox,éstaesignorada,afavordeestimarsóloloscambiosen losβ,bajoelsupuestode laproporcionalidad. en los modelos de tiempo discreto, la forma de la función de riesgopermitesabercuándoesmásprobablequeuneventoocurraycómoesteriesgovaríasobreeltiempo,informaciónqueesfundamentalenelestudiodelatrayectoriaacadémica(WillettySinger,1993,p.189).

A continuación, siguiendo a Jenkins(1997), se presentan dosmodelos de riesgoproporcional en tiempo discreto: 1) el modelo dePrenticeyGloecker(1978)y2)elmodelodeMeyer(1990).Esteúltimoincorporaunamezcla de distribución gamma, para incluirheterogeneidad individual no observada (o“frailty”).

4.1.2Modelo de Prentice y Gloeckler.PrenticeyGloeckler (1978), conbase en elmodeloderiesgoproporcionaldeCox(1972),desarrollanunaversióndiscretadelmodelo.

Suponiendo que existen ί=1,.....,n, individuos,enelperiodot=0,queelregistrode los tiempos de duración continuos sonobservados únicamente en intervalos detiempo disjuntos [0=a↓0,a↓1)┤,[a↓1,a↓2)┤,......,[a↓(k─1),a↓k=∞)┤ y que las variablesexplicativas sólo varían entre intervalos de

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y por tanto: log (–log I I(1–hj(Xij)))=β'X+log(Hj–Hj–1) (8) log(Hj–Hj–1).Estatransformaciónlog(–log(.)) se conoce como transformación log–log complementaria.Así,laexpresiónparalafunciónderiesgo,enelintervaloj es:

hj (Xij)=1–exp[–exp (X'ijβ+γj)] (9)

Lasestimacionesdelosparámetrosβ se obtienenmediante lamaximización de unafunción de verosimilitud, que se construyecomo el producto de las probabilidades de los individuos censurados y no censurados.Lacensuraesincluida,atravésdeunindicador(Ci),quetomavalorde1,silaobservaciónnoescensurada;yde0,si loes.Además,parasimplificar,seasumeelintervalodeduraciónparacadaindividuo,como[t↓i−1,t↓i┤]:

n ti–1

logL=∑{cilog{Hti(Xitj) ∏[1−hs(Xis)]} +

t=1 s=1

ti

(1– ci)log {∏[1−hs(Xts)]}} s=1 (10)

Sisedefinelavariableγij=1,siel individuoexperimentóelventoenelperiodo[t–1,t)┤γ γ↓it=0 si no lo hizo, entonces (19) puedereescribirse como:

n ti logL=∑∑{yij log hj(Xij)+(1–yij)

t=1 f=1

log[1–hj(Xij)]} (11)

Esta será la versióndelmodeloque seestimaráenstata,pormáximaverosimilitud,atravésdelarutinapgmhaz.

4.1.3. Modelo de Meyer: con heterogeneidad no observada

Meyer (1990) propone introducir, en elmodeloanterior, laposibilidaddeexistenciade heterogeneidad no observada, es decir,característicasquediferencianalosindividuosentre sí, pero que no se observan, a travésde una variable aleatoria, con distribuciónGamma.Estavariableresumeelimpactodeunconjuntodefactoresqueafectanelriesgodequeocurraelevento,peronosonobservadosdirectamente,yaseaporserintrínsecamenteinobservablesoporquenoestándisponiblesenlosdatos(Giovagnoli,2002,15).

La tasa instantánea de riesgo, en estemodelo,seexpresacomo:

hit=h0(t)εiexp(Xit)=h0(t)exp[Xit+log(εi)] (12)

Donde ε i es una variable aleatoria condistribuciónGamma,conmedia1yvarianzaσ2.Lascorrespondientesfuncionesderiesgoysupervivencia,entiempodiscreto,son:

Sj(Xij)=exp[–exp(Xijβ+γj+log(εi))] (13)

hj(Xij)=1–exp[–exp(Xijβ+γj+log(εt))] (14)

La función de log-verosimilitud, para estemodelo es:

n logL=∑log {(1–ct)At+ctβt}

t=1

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Donde

ti At=[1+ν ∑exp [X´ij β+θ(j)]]–(1/ν)

j=1

ti-1 Bt=[1+ν ∑exp [X´ij β+θ(j)]]–(1/ν)

-a, si ti >1

j=1

1-Aν si ti =1

yθ(j) es una función que describe ladependencia de la duración, en la tasa deriesgo,incluyendoyj. es importante mencionar quecuandolavarianzatiendeacero,elmodelodePrenticeyGloecklerresultacomouncasolímite.Además,cuandolafunciónderiesgobaseesnoparamétrica, ladistribucióndelaheterogeneidadqueseelijanoesimportante(Jenkins, 1997).

Finalmente,dadalapotencialfragilidaddelosmodelosqueincorporanheterogeneidadnoobservada,sedebenestimarambosmodelos(Ibid,1997,p.24).

4.2. Modelo logitParaelcasodelacohorte2005-2,seestimaráunmodeloLogitdado,queseajustamejoralosdatos,siaúnnohaocurridolagraduación.Además,enestacohorte,haymáspresenciadevariablessocioeconómicas.ElModeloLogitrelacionalavariableYi,conlasvariablesX2i,…Xki,atravésdelasiguienteecuación:

exiβ

Yi= +ui (15) 1+exiβ

la forma funcional del modelo es la siguiente:

Yi=Λ(Xiβ)+ui (16)

Dondelavariabledependientees:Yi [ 1 Deserta 0 no deserta ]

Λ=hacereferenciaaladistribuciónlogística.LasvariablesocaracterísticasXisonfijas,enel muestreo.ui=hacereferenciaalavariablealeatoria.

el modelo estimado es:

^ ^Ŷ = Pi=Λ(Xi β) (17)

resultados5.

Elanálisisde losresultadospartederevisarlas funciones de supervivencia y riesgoproporcional, teniendo en cuenta el género.Posteriormente, se muestran los resultados de las estimaciones de los diferentes modelos de supervivencia, para los desertores, despuésdel tercer semestre, de la cohorte 2002-2. Paralacohorte2005-2,serealizaunmodelotipoLogit.

5.1. Análisis previoantes de estimar los modelos incorporando lasvariablesexplicativas,esimportantehacerunanálisispreviodelostiemposdeduración,hastaeleventodeinterés(deserción),teniendoencuentatodalainformacióndisponible,esdecir, tanto lasobservacionesnocensuradas(estudiantesinactivosygraduados),comolascensuradas(estudiantesactivos).Ellopermitirátantoobtenerinformaciónsobrelospatronesdedependenciadelostiemposdeduración,comocontribuirenladecisión,sobrelaeleccióndelmodeloparamétrico(Jenkins,2005).

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5.1.1. Deserción Cohorte 2002-2Se presenta lamisma información para lacohorte2002-2.Seobservaquelaprobabilidadde supervivencia disminuye, amedida queaumenteelnúmerodesemestres;sinembargo,lo hacemás rápidamente, en los primeroscuatrosemestres.Además,el58,33%de losestudiantes,despuésde11semestres,continúaen laUniversidad, es decir, un añomásdeltiempoestablecido,paraobtenerunatitulación(Gráficos1y1-1).

Gráfico1:Deserción,Cohorte2002-2

.5.6

.7.8

.9P

ropo

rtion

Sur

vivi

ng

0 5 10 15

tiempo en la U

Función de Supervivencia, (ltable)

Gráfico1-1:Deserción,Cohorte-Género2002-2

.5.6

.7.8

.9P

ropo

rtion

Sur

vivi

ng

0 5 10 15

tiempo en la UMUJER HOMBRE

Función de Supervivencia por Género, (ltable)

5.2. Resultados de la modelizaciónConelobjetivodecaptarymedirlosefectosdelosfactoresindividualesyacadémicossobrelaprobabilidaddedesertar,acontinuaciónsepresentan los resultados de las estimaciones de los modelos de riesgo proporcional,tanto en tiempo continuo, como en tiempo discreto. se presentan dos modelos continuos: el modelo paramétrico, con distribuciónWeibull,yelmodelosemiparamétricodeCox.Posteriormente, se muestran los resultados delaestimacióndelosmodelosdiscretosdePrenticeyGloeckler(1978)yMeyer(1990).

los resultados de estos modelos se presentan en las siguientes tablas, para elfenómeno de deserción. El signo positivo(negativo)deloscoeficientesβrepresentaelincremento(disminución),enlaprobabilidadde desertar, cuando se incrementa en una unidad la variable explicativa (si ésta es continua),manteniendo todas las demás constantes.En el caso de las variables dicotómicas, elparámetrorepresentalavariación,enelriesgodedeserciónopropensiónagraduarse,cuandounindividuoseencuentraenunacategoría,conrespectoalacategoríabase.

Asímismo,esimportantecalcularelvalordeExp(β),puestoqueésteindicacuántasvecescrece (decrece) la probabilidad, ante un cambio enunaunidaddelavariableexplicativa.Enelcasodequelasvariablesseancategóricas,representacuántoesmáspropensoungrupodeestudiantesaladeserción,conrespectoalacategoríabase.

Como se mencionó anteriormente,aunque la variable tiempo de duración delos estudios es continua, ésta se observa enintervalosde tiempo(semestres),por loqueresultamásadecuadousarmodelos,paradatos

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literaturaempíricaseencuentrequeelhombreesmenos persistente que lamujer, en sutrayectoriauniversitaria.

Lasvariablesrelacionadasconlasituaciónacadémica del estudiante indican que eldesempeño académico previo, representadopor el puntaje en el icfes, en la prueba dematemáticas, no explica, al parecer, elriesgo de desertar. Por ello, no resultaronsignificativas. Sin embargo, venir de otroprogramaacadémico,enlamismaUniversidad,esdecir,haberabandonadopreviamenteunatitulación,disminuyeen-0,45veces,elriesgodedesertardeunestudiante,enrelaciónconlosqueiniciaronporprimeravezunprograma.Encuantoalaeficienciaenelprimersemestre,sepuedeobservarquesielestudianteobtieneun buen promedio y, por tanto, aprueba unmayornúmerodecréditos,sepresentamayoreficienciayesmenorelriesgodedesertar.Elcoeficienteasociadoalavariabledeestaronoenpruebaresultósignificativoun5%.noestarenprueba,frenteaestarensegundaprueba,disminuyeelriesgodedesertar,enun-1.598.Es decir, que las características académicassonlosfactoresqueparecenexplicarmejorladeserción,locualsugierequelosdesertoressonmuyparecidosalasubpoblacióndeexcluidos,yque,muyposiblemente,eranestudiantesquesinoabandonabanvoluntariamente,terminaríansiendoexpulsadosporlaInstitución.

agrupados.Porestarazón,lainterpretacióndelosparámetros,quesehaceenlossiguientesapartados,serealizaapartirdelosresultadosdelosmodelosdiscretos(Modelo1yModelo2),aunque,conelfindehacercomparaciones,se presentan también los resultados de losmodelos continuos.

5.3. Efectos de los factores individua-les y académicos, sobre el riesgo de desertar.

Cuandoanalizamosladeserción,engeneral,enloscuatromodelosresultaronsignificativaslasmismasvariables,lascualeshacenreferenciaalrendimientoacadémicodelestudiante,durantesu permanencia en laUniversidad. Para elcasodelasvariablespersonales,sedeterminatanto laedadde ingreso,comolaexistenciademovilidad interna, entre los programasdelaUniversidad.Además,lavariablelugarde residencia también resulta significativa.Elconjuntodevariablesrelacionadoconlascaracterísticas individuales no resultó sersignificativo.Aunque las posibilidades desupervivencia de los hombres sonmenoresque las de lasmujeres, estas diferencias noson significativas. Ser hombre omujer norepresenta una diferencia, en el riesgo dedesertar,apesardequeen lamayoríade la

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tabla4.Estimacióndelosm

odelosdesupervivencia,paraladeserción2002-2

Variabled

ependiente:duracióndelosestu

dios.

Variabled

ecensura:estadoac

adém

ico(activos).

observaciones:40.

noce

nsuradas:13.

Mod

elo 1

M

odelo

2

Weib

ull

Co

x

(Pre

ntice

-Glo

eckl

er)

(M

eyer)

varia

bles

βExp(β)

β

Exp(β)

β

Exp(β)

β

Exp(β)

Edad

de i

ngre

so.1

201.

128

.105

1.11

1

.127

1.13

5.1

251.

133

(0

.000

)(0

.000

)

(0.0

43)

(0.0

00)

Resid

encia

fuer

a de

Cal

i*.5

671.

764

.745

1.79

6

-.195

0.82

2 .6

131.

845

(0

.000

)(0

.000

)

0.03

6(0

.096

)Pr

oced

encia

de*

*-.4

31.6

49-.3

59.6

97

-.550

0.57

6-.4

240.

654

(0

.000

)(0

.000

)(0

.000

)(0

.014

)No

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ba**

*-1

.598

.202

-1.1

07.3

30

-1.4

980.

223

-1.5

020.

222

(0

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(0.0

00)

(0.0

00)

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-.945

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delosmodelosdeduración,mostradosparalacohorte 2002-2.

conclusiones6.

Eleventoasociadoconladeserciónestudiantil,dentrodelatrayectoriaescolardeunestudiante,teóricamentetienerelaciónporlomenos,contres grupos de variables: socioeconómicas,personales e institucionales. Para el caso de losestudiantesdeEconomíadelaPontificiaUniversidad JaverianaCali, en las cohortes2002-2 y 2005-2, dada la disponibilidad deinformación,estesucesosepresentaenmayorproporciónenlosestudiantesqueresidenfueradeCali;quetienenmayoredad,alingresaralauniversidad.Esmenortantoenelcasodelosestudiantesquepresentanmejorrendimientoacadémico, en el primer semestre, comotambiénenlosquenoseencuentranenpruebaacadémica,ovienendeotroprogramade lamismaUniversidad.

Lo anterior se justifica, al utilizar losmodelos de riesgo proporcional para datosagrupados:PrenticeyGloeckler(1978),yelmodelo deMeyer (1990).Como lamuestra

tabla5.EstimacióndelModeloLogit2005-2

EfectosMarginalesdelModeloLogit

variables dy/dx* p-value

Edaddeingreso .053 0.000

residencia en_cali* .203 0.000

Procedencia de** -.076 0.150

no estar en prueba*** -.383 0.000

no estudiar & trabajar**** -.149 0.016

Créditosaprobados,primersemestre -0,007 0.002

(*)dy/dxisfordiscretechangeofdummyvariablefrom0to1

Paralacohorte2005-2,noesconvenienteutilizarmodelosdesupervivencia,porqueaúnnosepresentaeleventodelagraduación.Porestarazón,seutilizóunModelotipoLogitenestecaso(Veáse latabla5),paradeterminarla probabilidad de desertar del estudiante, asociada a las variables quemenciona lateoría.

Los efectosmarginalesmuestran queel cambio en la probabilidad de desertar de unestudiantedeEconomía,delaño2005-2,aumentaba en 0.053, mientras más edadtuviera el estudiante al ingresar.Aumentabatambién,cuandoelestudianteresidíafueradecali, en 0.203. el cambio en la probabilidad de desertar disminuía en -0.76, cuando elestudianteveníadeunprogramadelamismaUniversidad.Delamismaforma,disminuía,en -3.83, si el estudiante no estaba en prueba académica. Si no estudiaba y trabajaba, almismo tiempo, el cambio en la probabilidad dedesertardisminuíaen-0.149.Finalmente,sielestudianteaprobabaelmayornúmerodecréditos,enprimersemestre,elcambioenlaprobabilidad de desertar disminuía en -0.007. todas lasvariables resultan significativas, yelcomportamientodelossignosessimilaral

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es homogénea, cuando el evento de interésesladeserción,segúnseconcluyóalhacerelanálisis estadístico, los resultadosmuestranque las variables asociadas al rendimientoacadémico son las que explicanmejor ladecisióndeabandonarlosestudios.

Como recomendación, de cara a laretenciónescolar,paradeestarformadisminuirloscostosasociadosconlapérdidadecapitalhumano,seríaimportantequelaUniversidadprestaramayoratenciónalosestudiantesqueestánenlosprimerossemestres,yaaquellosqueestánenpruebaacadémica,yaqueapesardelosesfuerzosquebásicamentesereflejanen el programa de Consejería, ese puntosiguesiendofundamental,eneleventodeladeserciónescolar.

Parainvestigacionesfuturas,esimportante,realizarunseguimientodelosestudiantes,parasabersiexistemovilidadhaciaotrapartedelsistemaeducativo.Deestaforma,lapérdidade capital humano no sería tan alta; o tratar de asociarelfenómenodeladeserción,conlosefectosquecausa,sobreelmercadolaboral,lapérdidadecapitalhumano.Asuvez,seríainteresante,mediante información obtenidasobreelestadofinancierodelosestudiantes,identificarlarelacióndeestavariableconsupermanencia en laUniversidad.Asímismo,incluirvariablesexplicativasquecambienenel tiempo, y permitan su análisis dinámico.otraalternativadeanálisisseríaconsideraralosalumnosqueabandonan,comocensuradospor la izquierda (Greene, 2003) ya que detodos ellos se posee información parcial,hastaelmomentoenelquedecidierondejarlosestudiosuniversitariosquerealizabanenlaInstitución.

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