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INTRODUCCIÓN
Si bien desde la creación de las primeras universidades europeas se registra la movilidad e intercambio de académicos y científicos, la extensión de acciones de cooperación e internacionalización se presentó como desafío desde comienzo del siglo XXI. Es así que la movilidad, de académicos y alumnos, surge como una herramienta fundamental.
Numerosos son las investigaciones respecto a las características y dimensiones que rodean los procesos de movilidad internacional y su relevancia para determinadas regiones. En Europa Teichler (2004, 2007 y 2008), Caruso y De Wit (2015), Nørgaard (2014) pueden ser tomados como referentes; en América Latina se encuentran Gacel Ávila (2005), Gacel Ávila y Rodríguez-Rodríguez (2018) y en Argentina destaca el trabajo de Larrea y Astur (2011).
Los antecedentes muestran que la tendencia de la movilidad estudiantil es creciente y global (Teichler, Ferencz y Wachter, 2011; Streitwieser, 2014; Caruso y De Wit, 2015). Además del fuerte contingente de movilización en la Unión Europea a través del Programa Erasmus+, se espera un incremento notable en los países asiáticos y países emergentes (UNESCO, 2013).
El mundo actual presenta desafíos para los estudiantes, y la internacionalización es una forma de prepararlos y brindarles las habilidades necesarias para desarrollarse profesionalmente en ese nuevo contexto. Sin embargo, la posibilidad de las instituciones, las personas y los gobiernos para apoyar procesos de movilidad estudiantil están condicionados por diversos factores (personales institucionales, políticos y financieros), que condicionan el acceso y son un eslabón que necesita ser estudiado.
En este contexto, el objetivo de la presente investigación es analizar, a partir del programa de movilidad Mundo UNS coordinado por la Subsecretaría de Internacionalización de la Universidad Nacional del Sur (UNS), los determinantes que influyen en la probabilidad de que un alumno sea elegido en el proceso de selección para realizar una estancia académica en una institución extranjera. Para ello se trabaja con un modelo de regresión multinivel con los datos de los alumnos que se postularon al programa durante el año 2018 (en ambos semestres) 1.
El trabajo se estructura de la siguiente manera: en la sección que sigue se expone una breve revisión de la literatura sobre movilidad estudiantil. Luego, se presentan la evolución y características de la movilidad de grado en la UNS, centrando la atención en el programa Mundo UNS. Posteriormente, se da lugar al trabajo empírico y los resultados. Se concluye con las reflexiones finales y el esbozo de futuras líneas de investigación.
LA MOVILIDAD ESTUDIANTIL COMO HERRAMIENTA DE INTERNACIONALIZACIÓN DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR
La literatura sobre internacionalización de la educación superior es coincidente en afirmar que la movilidad es una de las principales estrategias que las Instituciones de Educación Superior (IES) han utilizado en sus procesos de internacionalización (Gacel Ávila, 2010; Jones y Brown, 2014; Streitwieser, 2014). La movilidad puede ser de académicos, estudiantes y, también, de personal administrativo de las oficinas de relaciones internacionales de las IES.
La presencia de alumnos extranjeros en las aulas conlleva beneficios tanto para las IES, al posicionarlas en el contexto internacional de la nueva sociedad del conocimiento y la información, como a los propios estudiantes, al otorgarles una formación más amplia, acorde con ese contexto internacional (Gacel Ávila, 2008; Moctezuma y Navarro, 2011; Palma 2013).
Para los alumnos, estudiar en el extranjero ya no es sólo una importante experiencia cultural y personal, junto a la posibilidad de aprender otros idiomas, sino que la movilidad les permite disponer de un importante capital para mejorar sus posibilidades de empleo. Por lo general, durante las estancias de movilidad, los estudiantes de grado realizan prácticas, cursos cortos y visitas académicas fuera de su institución y de su país. Entre las motivaciones de carácter educativo emergen las mayores oportunidades que ofrece a los estudiantes la educación superior, su compatibilidad y diversidad del sistema, así como su valoración nacional, el grado de potencialidad en el mercado de trabajo y el coste que supone la educación superior. Además de estos factores intrínsecos, hay que considerar también otros elementos coadyuvantes de carácter político, sociocultural y económico (Caruso y De Wit, 2015).
Elías y Corbella (2018) realizaron una encuesta para conocer las percepciones de los alumnos que realizaron una movilidad en el Departamento de Economía de la UNS. Los resultados encontrados muestran que la experiencia de movilidad fue percibida por casi la totalidad de los participantes como muy positiva para su formación, los factores motivacionales más valorados los asociados a crecimiento personal y posibilidad de tener una experiencia en el exterior más que un motivo académico.
LA MOVILIDAD DE GRADO EN LA UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR
Theiler (2005) señala que, en Argentina, la movilidad estudiantil se ha desarrollado desde mediados de los años noventa y crecido considerablemente a partir del cambio de siglo. Larrea y Astur (2011) coinciden en que el año 2000 fue un disparador para el avance en la movilidad estudiantil, debido a la implementación de programas de intercambio por parte de organizaciones multilaterales (Organización de Estados Iberoamericanos, OEI; Asociación Universidades Grupo Montevideo, AUGM), agencias bilaterales (Agencia Española de Cooperación Internacional, AECI) y acuerdos bilaterales entre universidades extranjeras y argentinas (PILA, ARFITEC, entre otros)2.
En la UNS desde finales del siglo pasado había experiencias de movilidad de estudiantes, sin embargo, eran aisladas y (principalmente) originadas por relaciones interpersonales y a nivel de posgrado. En 2007 se creó la Subsecretaría de Relaciones Internacionales, dando lugar a un importante avance de la movilidad en la institución. Esto puede observarse en el Figura 1, donde se expone la evolución de la movilidad entrante (IN) y saliente (OUT) de los últimos quince años.
Fuente: elaboración propia en base a datos de la Subsecretaría de Internacionalización (UNS)Figura 1 Movilidad entrante y saliente por año-UNS-Período 2007-2018 (cantidad de estudiantes).
Otro hito importante en el marco de los programas de movilidad en la UNS ha sido la creación del programa Mundo UNS en el año 2015, agrupando toda la oferta de movilidad para alumnos de grado. Los destinatarios son los estudiantes de todas las carreras de grado de la institución y propone estancias en instituciones extranjeras de un semestre de duración. Las convocatorias abren en julio/agosto de cada año para el primer cuatrimestre del año siguiente y en febrero/marzo de cada año para el segundo cuatrimestre del mismo año.
Los postulantes deben cumplir los siguientes requisitos generales: estar inscripto como alumno regular de la carrera, tener materias para cursar y hasta 30 años al momento de la inscripción, demostrar buen desempeño académico y tener aprobado el porcentaje mínimo de la carrera que requiere cada programa. En la selección se da prioridad a los estudiantes de la UNS que no hayan participado con anterioridad en programas de movilidad internacional como estudiantes de grado (Resolución CSU 075-2015).
Luego de la selección del alumno como titular por la UNS, la realización del intercambio dependerá exclusivamente de la aceptación por parte de la universidad de destino. Algunos programas estipulan a cargo del estudiante una proporción de los gastos de la movilidad y, en caso de no poder afrontarlos, la UNS analiza el otorgamiento de un apoyo adicional.
La Subsecretaría de Relaciones Internacionales realiza el control de las aplicaciones de los alumnos que quieren participar del programa y utiliza una fórmula diseñada ad hoc por el Consejo Superior Universitario (Resolución CSU 555-2014) para homogeneizar los criterios de selección. Una vez finalizada la fecha de inscripción, los estudiantes que quedan en los primeros puestos del orden de mérito establecido son convocados a una entrevista, a cargo de la Comisión Evaluadora de Cooperación Internacional. Durante las mismas se analiza la carta de motivación elevada por el postulante y se realizan preguntas respecto a diversos aspectos (Elias y Morresi, 2017).
Los programas que están incluidos en Mundo UNS son de dos tipos. Por un lado, los que provienen de convocatorias institucionales desde el Ministerio de Educación de la Nación: PILA (México-Colombia), ARFITEC (Francia), ESCALA Estudiantil, AUGM, I.DE.AR (Alemania). Por otro lado, hay algunos programas que surgen de acuerdos bilaterales entre la UNS e instituciones extranjeras (Universidad de Siena, Universidad de Graz, Universidad Técnica de Münich y Universidad de Córdoba). Todos ellos ofrecen distintos tipos de ayuda financiera y, debido a los convenios preexistentes, los alumnos están exceptuados del pago de las matrículas en las universidades de destino. Cada programa tiene requisitos específicos que el alumno debe cumplir al momento de la aplicación, generalmente referidos a porcentajes mínimos de aprobación de las carreras (entre 40% y 60%) y conocimiento de idioma del país de destino (B1 o B2 del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas).
Caracterización de los alumnos que aplican a Mundo UNS
Se utiliza como base de información la inscripción a los programas de Mundo UNS durante el año 2018. Se toman todos los postulantes y datos personales, académicos e institucionales.
Según la información, el 25,38% de los postulantes fue seleccionado para el programa de movilidad que indicó de su preferencia. Los programas con mayor cantidad de participantes son ARFITEC, PILA y ESCALA Tabla 1 aunque los estudiantes pueden postularse a más de un programa de movilidad en cada convocatoria. Por ello, el total de postulaciones probablemente superará el total de alumnos inscriptos.
Tabla 1 Cantidad de postulaciones en las convocatorias de Mundo UNS 2018
| Programas/ Convenios | PILA | ARFITEC | ESCALA | I.DE.AR | Siena Italia | Graz Austria | Münich Alemania | Córdoba España |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cantidad de postulaciones | 113 | 39 | 38 | 18 | 14 | 11 | 8 | 89 |
Fuente: elaboración propia en base a datos de la Subsecretaría de Internacionalización (UNS)
Más del 80% de la muestra proviene de las carreras vinculadas a las áreas de ingeniería y ciencias sociales. El 52,28% de los postulantes poseen un promedio académico por encima del promedio histórico de la carrera que cursan, mayormente oriundos de Bahía Blanca, presentan algún retraso con respecto al plan de estudios y dominan el idioma del lugar de destino. En cuanto a la edad, se evidencia una elevada proporción de estudiantes que comienzan sus estudios superiores a los 18 y 19 años, asistieron principalmente a escuelas de gestión privada (53%), procedentes de hogares con un nivel sociocultural alto y son estudiantes que no trabajan o no han expresado intención de estar buscando activamente trabajo Tabla 2.
| Variables | Área Temática | |||
|---|---|---|---|---|
| Todas | Ingenierías | Sociales y Naturales | ||
| Género | Masculino | 46% | 70% | 26% |
| Femenino | 54% | 30% | 74% | |
| Edad | Continuidad | 88% | 93% | 84% |
| No Continuidad | 12% | 7% | 16% | |
| Escuela Secundaria | Gestión Pública | 31% | 29% | 33% |
| Gestión Privada | 53% | 57% | 49% | |
| Dependientes de la UNS | 16% | 14% | 18% | |
| Situación Laboral | Ocupado | 12% | 7% | 16% |
| Desocupado o Inactivo | 88% | 93% | 84% | |
| Clima educativo del hogar | Alto | 78% | 79% | 76% |
| Medio | 15% | 15% | 15% | |
| Bajo | 7% | 6% | 9% | |
Fuente: elaboración propia
ESTUDIO EMPÍRICO: LOS DATOS Y LOS MODELOS MULTINIVEL
Metodología
Debido al objetivo del presente trabajo, la metodología seleccionada es una regresión de tipo multinivel. La misma ha sido utilizada en diversos antecedentes para estudiar las variaciones en las características de los individuos que forman parte de grupos (Cervini, 1999; Calero, Choi y Waisgrais, 2009; Formichella, 2011; Krüger, 2013; Formichella e Ibañez Martín, 2014; Galvez-Nieto, et al., 2020). En este caso se emplea considerando las variaciones en áreas temáticas, programas y carreras.
Los modelos multinivel suponen que las unidades que corresponden a un mismo no son independientes (Diez Roux, 2002) y, por tanto, las unidades muestrales están agrupadas dentro de unidades más amplias (Hox, 1995; Caicedo-Velásquez y Restrepo-Méndez, 2020). Por esta consideración, se estima una regresión por cada uno de los grupos (OCDE, 2003) en vez de una única estimación para todo el conjunto de datos, obteniendo estimadores más eficientes (Hox, 1995; De la Cruz, 2008).
Para abordar el objetivo de este trabajo, estudiar los determinantes de los resultados de los procesos de selección en los programas de movilidad de la UNS, se podría estimar un modelo de dos o tres (pensando en alumnos, programas y áreas temáticas). En este caso se opta por la primera opción, un modelo de dos niveles: alumnos y áreas temáticas. Por lo tanto, algunas variables caracterizarán a los alumnos (nivel 1) y otras a las áreas temáticas (nivel 2), dejando de lado el nivel correspondiente a los programas por la escasez de observaciones.
Las variables del nivel 2 serán idénticas para todos los alumnos dentro de un área temática y, por ello, solo influirán en los interceptos de las áreas. Las variables del nivel 1 podrán ser incorporadas con efectos fijos o aleatorios, en función de la teoría referida al tema de estudio y de los objetivos de investigación. Si una variable de nivel 1 se incorpora con efectos fijos, se supone que no hay diferencia en el efecto de las áreas temáticas en la variable dependiente (probabilidad de elección). En cambio, si una variable de nivel 1 se incluye asignándole efectos aleatorios, se considera que su efecto en la variable dependiente difiere entre áreas temáticas (Formichella e Ibañez Martín, 2014). En otras palabras, los coeficientes que acompañan a las variables de nivel 2 pueden ser iguales para todos los grupos, en caso de efectos fijos, o variar entre los grupos si se incorporan con efectos aleatorios3. En este trabajo, siguiendo los antecedentes (Ibañez Martín, Morresi y Delbianco, 2017) y la significatividad estadística, se han utilizado efectos aleatorios.
A su vez, en los análisis multinivel resulta útil estimar un modelo sin incluir variables explicativas, el cual es denominado “modelo nulo”.4 Este modelo permite conocer qué proporción de la desigualdad en la variable dependiente se debe a diferencias entre grupos y qué proporción se vincula a desigualdades en el interior de los grupos (OCDE, 2003). Esto es así porque cuando no hay variables explicativas en el modelo, las varianzas residuales intracentros e intercentros son iguales a las estimaciones de las varianzas de los resultados entre áreas temáticas y al interior de las mismas (Krüger, Formichella y Lekuona, 2015).
Los datos
Se utiliza información proveniente de la Subsecretaría de Internacionalización de la UNS para poder caracterizar a los alumnos que se postularon (seleccionados y no) al programa Mundo UNS durante el año 2018 (ambos semestres). Adicionalmente, para poder obtener información sobre el bagaje personal del postulante se toma en cuenta información suministrada por la Dirección General de Sistemas de Información de la UNS. Asimismo, y debido a que Ibañez Martín, Morresi y Delbianco (2017) encuentra una correlación entre rendimiento y dependencia institucional. para esta misma casa de estudios, se completó anexando información sobre el Departamento al que corresponde la carrera que cursa cada alumno.
Las variables
En los modelos multinivel se utilizan variables que describen a las unidades individuales (alumno) y variables que informan acerca de las unidades que las agrupan (área temática).
En el presente trabajo, el primer nivel se construye a partir del resultado que obtiene el postulante de su presentación (a uno o más programas). Esta respuesta es la variable dependiente del modelo, construida como una variable dicotómica que toma valor 1 en caso de que el alumno haya sido seleccionado (sin considerar si efectivamente realizó la movilidad).
Con respecto a las variables explicativas, han sido incorporadas variables para los alumnos y para las áreas temáticas (nivel 2). EL nivel de área temática está dividido en tres: ingeniería, sociales y naturales5.
Las variables explicativas se listan a continuación
Variables correspondientes al nivel alumnos:
Género: toma valor 0 si el alumno es de género masculino y 1 en caso contrario.
Lugar de procedencia: variable policótoma que toma valor 1 si la familia del alumno reside en la ciudad de Bahía Blanca, 2 en caso de que resida en la zona de influencia (menos de 300km) y 3 para los alumnos que residen fuera de la zona de influencia (más 300km).
Situación laboral: tomará valor 1 si el alumno declara estar inmerso en el mercado laboral y valor 0 si el alumno no trabaja.
Clima educativo del hogar: es una variable construida siguiendo la metodología de SITEAL, en el cual se considera el máximo nivel educativo alcanzado por los padres; las categorías son bajo si el nivel alcanzado es igual o inferior a secundario incompleto, medio si el máximo nivel educativo alcanzado es secundario completo, y alto si los padres han comenzado estudios posteriores a culminar el nivel medio de educación.
Idioma: toma valor 1 si el alumno si el alumno acredita conocimiento del idioma del país de destino y cero en caso contrario.
Programa: es una variable dummy para reconocer el programa en el que fue seleccionado el alumno y tomará los siguientes valores: 0 si el alumno no fue seleccionado en ningún programa; 1=ARFITEC; 2=PILA; 3=Córdoba; 4=ESCALA; 5=GRAZ; 6=IDEAR; 7=SIENA;8=UTNMUNICH.
Promedio: tomará valor 1 si el promedio del alumno se encuentra por encima del promedio histórico de la carrera que cursa y cero en caso contrario.
Cumplimiento plan de estudios: tomará valor 1 si el porcentaje de aprobación que reporta el alumno se corresponde con el porcentaje que debería haber aprobado según el plan de estudios de su carrera.
Continuidad (edad): tomará valor 1 si el alumno comienza los estudios universitarios inmediatamente al culminar el nivel medio y cero en caso contrario.
Variables correspondientes al nivel área temática:
Ingreso: variable que tomará valor 0 si en las carreras que componen el área temática no hay restricción en el ingreso, 1 si la carrera exige un examen de nivelación y 2 en caso de que el ingreso sea restringido.
Alumnos por docente: es una variable que evidencia la cantidad de alumnos por docente (promedio) en las carreras que componen el área temática.
Dedicación: identifica la cantidad de profesores con dedicación en investigación y sin que posee cada área temática.
Posgrado: identifica la cantidad de docentes con título de posgrado que posee cada área temática.
Resultados
En esta sección se presentan y analizan los resultados obtenidos al estimar el modelo propuesto mediante el Software STATA.14 en forma conjunta con el programa computacional MlwIN (Leckie y Charlton, 2012)6.
Como ya se ha mencionado, en este trabajo se utiliza un modelo multinivel de dos niveles (alumnos y área temática). Para que sea adecuado y tenga sentido aplicar un modelo de análisis jerárquico, es necesario que existan diferencias entre las unidades que agrupan las obseraciones (en este caso las áreas temáticas). Para corroborar la pertinencia se estima el modelo nulo, los resultados son presentados en la Tabla 3.. Como puede observarse, al analizar los intervalos de confianza presentados en ella, la varianza de los resultados entre áreas es significativa y también entre alumnos, corroborando que es correcta la estimación de modelos jerárquicos con efectos aleatorios.
Tabla 3 Modelo Nulo y efectos aleatorios
| Estimador | Desvío Estándar | 95% intervalo de confianza | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Nivel 2: AREA TEMATICA | |||||
| Varianza entre áreas temáticas | .0382664 | .0039216 | -.0305801 | .0459527 | |
| Nivel 1: ESTUDIANTE | |||||
| Varianza entre estudiantes | 3372.99 | 37.76977 | -3298.962 | 3447.017 | |
Fuente: elaboración propia
En la Tabla 4. se presentan los resultados del modelo con las variables explicativas propuestas. Respecto a la significatividad de las variables es dable destacar que se tomarán en cuenta niveles de confianza del 90%. Los resultados presentados se modifican al considerar niveles de confiabilidad más elevados.
Tabla 4 Estimación modelo multinivel con efectos aleatorios
| Variables | Coeficiente | Error Estándar |
|---|---|---|
| ÁREA TEMÁTICA | ||
| Alumnos por docente | .1444087* | .0141662 |
| Dedicación | -.020333 | .0248021 |
| Posgrado | .020509* | .0285929 |
| Ingreso | -.0281034 | .0144368 |
| Constante | .5132102 | .4085245 |
| ALUMNOS | ||
| Género | -9.438202 | .8990417 |
| Cumplimiento Plan | 7.713233* | 1.572614 |
| Promedio Histórico | 20.84789* | 1.837212 |
| Idioma de destino | 5.01113* | 1.580953 |
| Clima Educativo del Hogar | 1.146717* | 1.362673 |
| Procedencia | -6.394734 | 2.09654 |
| Situación Laboral | -79.10299 * | 1.268982 |
| *variables significativas al 90% de confianza | ||
Fuente: elaboración propia
Respecto al primer nivel (alumnos), se encuentra que el cumplimiento del plan de estudios, dominar el idioma y tener promedio general por encima del promedio histórico de la carrera tienen una incidencia positiva en las chances de ser elegido en los programas de movilidad. Adicionalmente, el clima educativo del hogar parece ser un aspecto que condiciona la elegibilidad del postulante durante el proceso de selección. Finalmente, el género de los estudiantes y su lugar de procedencia no resultan estadísticamente significativas.
Al analizar la significatividad de las variables del nivel “áreas temáticas” (nivel 2), se encuentra que los alumnos que pertenecen a áreas con menor cantidad de alumnos por docentes tienen mayores posibilidades de ser seleccionados en programas de movilidad. Adicionalmente, en este nivel, resulta significativa desde el punto de vista estadístico la formación de los docentes, siendo positivo el efecto de tener mayor cantidad de docentes con título de posgrado en las chances de elección. Por el contrario, tener mayor cantidad de docentes con dedicación en investigación y la metodología de ingreso no parecen ser determinantes en la elegibilidad de los alumnos en los programas de movilidad. Estos hallazgos son coincidentes con los resultados encontrados por Ibañez Martín, Arnaudo y Morresi (2016) y Morresi, Ibañez Martín y Arnaudo (2016), las variables institucionales resultan significativas al momento de explicar el rendimiento y los logros educativos de los estudiantes de la UNS y, por tanto, en su elegibilidad en los programas de movilidad.
Es dable destacar que la variable “programas“ es excluida por el software y, por ello no ha sido reportada. Esta exclusión probablemente se debe a la escasa variabilidad y baja cantidad de observaciones en los programas con menor cantidad de candidaturas, esta es una de las principales debilidades del análisis realizado. En este sentido se plantea como futura línea de investigación extender el periodo temporal de análisis y reproducir la “historia” de los programas de movilidad para obtener mayor cantidad de observaciones.
REFLEXIONES FINALES
Considerando que la movilidad estudiantil es una de las estrategias más desarrolladas en los procesos de internacionalización de las IES, en este trabajo se pretendió avanzar en el estudio respecto a los aspectos que influyen en la elegibilidad de los alumnos de grado para una estancia de movilidad internacional. Para ello, se estimó un modelo multinivel con datos del programa Mundo UNS de la Universidad Nacional del Sur para el año 2018.
Según los resultados encontrados, la elegibilidad de un alumno de grado parece estar condicionada por su condición socioeconómica y rendimiento educativo. En este sentido podría plantearse cuál es el rol de los programas de movilidad internacional como herramienta de política de inclusión educativa.
Por otro lado, se encuentra que los alumnos que cursan carreras pertenecientes a áreas con menor cantidad de alumnos por docente y docentes con mayor formación también parecen ser seleccionados con más frecuencia.
Estos resultados, reconociendo la limitación en su generalización debido a que este estudio es una primera aproximación al problema, parecen evidenciar que las diferencias de origen se perpetúan en los procesos de selección de programas de movilidad. A su vez, que no existe igualdad de oportunidades entre alumnos pertenecientes a diferentes áreas de conocimiento.
Otra limitación del análisis propuesto es omisión de aquellos alumnos que estarían en condiciones de participar de los programas, pero no se presentan por diversos motivos (desconocimiento, cuestiones económicas, alto costo de oportunidad, etc.). Ampliar la base de datos para recrear “la historia” de la movilidad estudiantil y trabajar con otras universidades de Argentina es objetivo de futuras líneas de investigación para comprobar la robustez de los resultados encontrados.
