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Introducción
Uno de los temas relevantes en la actualidad de la educación superior técnico profesional chilena es el mandato legal de instaurar un sistema de admisión y selección para los aspirantes a estudios técnicos de nivel superior (Ministerio de Educación, 2017). Entre los posibles sistemas de selección se ha sugerido incluir una medida del rendimiento previo escolar que no se relacione con variables socio-demográficas para hacer más justa la selección de los estudiantes (Sevilla, 2015). Sin embargo, la educación técnica media forma en competencias y habilidades que superan la enseñanza académica, y que pueden no ser reflejadas con medidas del rendimiento escolar académico como las notas. Esto implica que la selección de los estudiantes técnicos para ingresar al nivel superior puede estar sesgada y verse afectada por el uso de medidas sin validez para establecer sus competencias previas al ingreso a la educación superior.
Estudios previos en el contexto chileno han demostrado que la selección de estudiantes para la educación superior con pruebas de rendimiento estandarizadas no es justa en términos del sesgo que presentan los ítems desfavoreciendo a los estudiantes que provienen de colegios técnicos (Ovalle-Ramírez & Alvares, 2019) . En el contexto de la formación técnica de nivel superior, es necesario producir evidencia sobre la conveniencia de emplear una medida de desempeño académico, como las notas de la enseñanza media, para la selección a la educación superior técnica. Esta evidencia debería demostrar si las notas de rendimiento escolar tienen valor predictivo del desempeño futuro en el contexto de la educación superior. Esta medición puede verse afectada por variables del individuo, de la familia y de las instituciones de educación media y superior.
En el presente estudio se intenta controlar por estas características (del individuo y de las instituciones) y se emplea una muestra de primer año de estudiantes matriculados en una IP (Instituto profesional) para establecer evidencia de la validez predictiva de las notas de la enseñanza media.
Revisión de la Literatura
En Chile la enseñanza media son los últimos 4 años de educación escolar y las notas obtenidas en esos cursos son consideradas, por muchas instituciones de la educación superior, como un criterio para su admisión.
La literatura se ha referido a las NEM (notas de enseñanza media) en términos de la capacidad predictiva que estos resultados tienen sobre el rendimiento futuro del estudiante. Mientras, algunos estudios indican que las NEM tienen gran capacidad predictiva (Betts & Morell, 1999; Geiser & Studley, 2001)otros autores afirman que el aporte de las NEM al rendimiento académico en la educación superior es limitado (Medina, Abu, & Luengo, 2014).
La evidencia de la capacidad predictiva de las notas de media en la educación superior, proviene de la literatura y estudios sobre instituciones universitarias Bastías, Villaroel, Zuñiga, Marshall, Velasco & Beltrán (2000), en un modelo de predicción del desempeño del primer año en la carrera de Medicina de 724 estudiantes, encontraron que las NEM predicen significativamente el promedio ponderado de notas al tercer año, aunque por lo general, se reporta en una escala de 1,0 (mínimo) a 7,0 (máximo). Según el estudio, aproximadamente 27 puntos de diferencia en el puntaje de las NEM producen una décima de diferencia en el promedio ponderado de notas al término de 3 años de estudio. Para obtener un resultado similar en el promedio ponderado de notas se necesita una diferencia de 53 puntos en el puntaje de la Prueba de conocimientos en Biología para el ingreso a la carrera. Se concluye que las NEM son un mejor predictor que las pruebas de selección en Biología, Aptitud Verbal, o Aptitud Matemática.
El Comité Técnico Asesor Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas-CRUCH (2006) reporta que las NEM son un factor que no experimentó cambios entre 2006 a 2015. No obstante, llama la atención que en un contexto donde las notas mantienen una capacidad predictiva estable (típicamente en el rango 0.15 a 0.30), en una de las universidades selectivas incluidas en el estudio este factor de selección sí posee una validez predictiva casi nula en todos los años estudiados.
Otros estudios que soportan la validez predictiva del las NEM incluyen el de Reyes Elgueta & Torres Pavez (2009) quienes concluyen que las notas de enseñanza media (NEM) y las Pruebas de Selección Universitaria (PSU), tienen el mayor peso en la predicción del desempeño académico, incluso por encima de las variables del entorno (región de procedencia, tipo de pago de la educación y género). En su estudio las NEM, junto a ambas pruebas de selección (PSU Matemáticas y PSU Lenguaje), muestran una relación menor con respecto a variables como la probabilidad de terminar la carrera, comparado con las notas por sí solas, las que tienen un impacto en la probabilidad de terminar la carrera de casi un 5,7%.
En la literatura varios estudios indican que las NEM no son un buen predictor de desempeño futuro. Pérez, Ortiz & Parra (2011) con una muestra de 117 estudiantes de Medicina relacionaron las NEM y la prueba de ingreso a la universidad, PSU, con variables cognitivas y afectivas que se asocian con el éxito académico (autoeficacia, autoestima, estilos de aprendizaje y perfil valórico). Los resultados indican que el puntaje en la PSU de Matemáticas, se relaciona negativamente con los otros puntajes PSU y con el NEM. Esto, según los autores, se explicaría porque el NEM no predice en sí mismo el desempeño futuro, sino que evalúa otros aspectos que impactan el desempeño y con los que se relaciona de manera significativa. Entre otros aspectos impacta el estilo de aprendizaje de estudio metódico (rho = 0,311; p < 0,001), un perfil valórico que enfatiza la benevolencia (r (108) = 0,303; p < 0,01) y el universalismo (r (108) = 0,326; p < 0,01).
Por su parte, Medina, Abu & Luengo (2014) determinaron la capacidad predictiva de las notas de enseñanza media comparándolas según dependencia del colegio para una muestra de 551 estudiantes de pregrado de Odontología cuyas NEM promedio alcanzan 6.59 (0,20 SD), en una escala de 1 a 7. Se concluye que, en promedio, el porcentaje de aporte de las notas de enseñanza media a la explicación del rendimiento académico universitario correspondió a un 10,8%. El mayor porcentaje de aporte fue para las NEM de los colegios particulares, 15,0%; seguidas por las notas de enseñanza media de los establecimientos municipalizados y subvencionados con 9,6 % y 8,6% respectivamente. Se concluye que la capacidad predictiva de las NEM fue limitada y que existe un sesgo de predicción que desfavorece a los colegios municipalizados y los subvencionados.
Betts & Morell (1999) observaron en una muestra de estudiantes universitarios que un aumento de un punto en NEM escolar se traduce en un aumento del GPA universitario (promedio de notas) de solo 0.53 puntos en modelos de regresión que dan cuenta del 10% de la variación del GPA. Estos modelos incluyen las notas de media, pero también variables socio-demográficas y de recursos de la escuela (ej. Nivel educativo de los docentes). En la investigación se enfatiza en la importancia de la variabilidad que proviene de las diferencias entre escuelas, la cual puede afectar la variable respuesta y en la forma como las variables socio-demográficas afectan el GPA en el nivel universitario (estudiantes de menores recursos económicos tienden a tener peores resultados).
Ya que en la literatura no se encuentran estudios que relacionen las NEM con el desempeño en la educación superior técnica, el presente estudio aporta evidencia de la validez predictiva de las notas de enseñanza media (NEM) en el rendimiento en la formación técnico profesional de nivel superior. Se emplearon datos de desempeño de estudiantes que cursaron su primer año en programas técnicos (duración de 2 años y medio y conducente al título de Técnico Superior) y profesionales sin Licenciatura (duración de 4 años) de una Institución Profesional (IP) con mayor matrícula en Chile (alrededor de 101.000 estudiantes para 2018). El presente estudio de tipo cuantitativo pretende contribuir con evidencia empírica sobre el potencial de las NEM para la selección y clasificación de estudiantes que ingresan a los estudios técnicos superiores en Chile.
Materiales y método
Datos
Notas de Enseñanza Media (NEM). Las notas de enseñanza media son el promedio del promedio de notas por cada año (1° a 4°) de la Enseñanza Media, aproximadas al segundo decimal. Tienen una escala de 1 a 7 puntos. El promedio de las NEM es transformado a un puntaje estándar, mediante tablas de conversión, constituyendo así el puntaje de las NEM, uno de los factores de selección para el ingreso a las universidades selectivas o Universidades del Consejo de Rectores CRUCH- y aquellas privadas adscritas al Sistema. Su mínimo es de 150 puntos y su máximo es de 850.
Notas Total Promedio. Es el promedio de las notas de las asignaturas de Carrera y las notas de las asignaturas de Escuela, que obtiene un estudiante al completar el primer año de estudios en una carrera técnica o una carrera profesional sin licenciatura. Las notas de Carrera corresponden a asignaturas propias de cada currículum y las asignaturas de Escuela corresponden a las asignaturas que se comparten entre varios currículos o carreras de una misma escuela técnica (Salud, Turismo, Administración, Informática, Diseño, Comunicaciones, Diseño, Recursos Naturales, Ingeniería).
Universo y Muestra
El universo del presente estudio comprende a los estudiantes de la educación superior técnica profesional en Chile, alrededor de 510.000 estudiantes (43% del total de la matrícula en la educación superior). En el presente estudio se incluyeron los datos de 40.550 estudiantes de la educación técnica superior, una muestra seleccionada por conveniencia de los estudiantes matrículados en el primer año en 2018. Estos estudiantes estaban distribuidos en 9 escuelas técnicas y 79 carreras técnicas y profesionales y cursaron 1° y 2° semestre de estudios Técnicos y Profesionales sin Licenciatura en el año 2018.
Procedimiento
Se calcularon correlaciones bivariadas entre los puntajes NEM de los estudiantes y sus notas de primer año de formación técnico profesional. Para cada valor de la correlación se establecieron valores estandarizados (conversiones a puntajes Z) para poder hacer la comparación de los coeficientes entre las escuelas y entre las carreras. Las puntuaciones Z son desviaciones estándar que pueden tomar valores negativos y positivos y que permiten establecer comparaciones entre las correlaciones obtenidas para las diferentes escuelas y carreras técnicas.
Así mismo, se desarrollaron regresiones por cada una de las carreras técnicas y profesionales sin licenciatura, controlando por el sexo, la edad, la educación de la madre, el quintil de ingreso, el año de egreso de la educación media, la dependencia del colegio (municipal, privado subvencionado, privado) y el tipo de licencia de enseñanza media del estudiante (técnico o científico-humanista). Para las regresiones se presentan 3 modelos en la tabla 2. El primer modelo de regresión está dado por la ecuación 1:
Ecuación 1
La ecuación 1 indica que el promedio de notas de la educación superior técnica se puede predecir a partir de las notas de enseñanza media y un término de error. Este modelo es el modelo nulo que servirá para hacer la comparación del coeficiente 
con el coeficiente para las NEM en los modelos 2 y 3, que también se presentan en la tabla 2. Las ecuaciones 2 y 3 definen los modelos de regresión empleados:
Ecuación 2
La ecuación 2 incluye un vector de características del individuo (educación de la madre, quintil de ingreso, edad, género). La ecuación 3 incluye el mismo vector de características del individuo e introduce un vector de variables del establecimiento educativo (dependencia, modalidad, año de egreso de la educación media).
Ecuación 3
Resultados
La tabla 1 presenta los resultados de las correlaciones entre las notas de enseñanza media con las notas de primer año de los estudiantes considerando la escuela de estudios técnicos y profesionales sin licenciatura. Estas correlaciones indicaron que existen relaciones positivas y significativas entre las variables. Sin embargo, existe variabilidad en la capacidad predictiva de las notas de enseñanza media por escuela como lo muestran las puntuaciones Z de transformación de las correlaciones que permite las comparaciones entre escuelas en la Tabla 1.
Los resultados muestran que mientras el coeficiente de correlación entre las NEM y notas de desempeño fue más alto y significativo para la escuela de Recursos Naturales, Informática y Comunicaciones, el coeficiente fue más bajo para Salud y Administración y Negocios.
Tabla 1 Correlaciones entre las NEM y la Escuela
| Escuela | N | Correlación | Puntuación Z |
|---|---|---|---|
| Administración y Negocios | 12017 | 0.253** | -1.260 |
| Comunicaciones | 2456 | 0.317** | 1.080 |
| Construcción | 4877 | 0.267** | -0.749 |
| Diseño | 2067 | 0.301** | 0.497 |
| Informática | 4507 | 0.310** | 0.827 |
| Ingeniería | 6943 | 0.287** | -0.016 |
| Recursos Naturales | 1121 | 0.326** | 1.413 |
| Salud | 3270 | 0.256** | -1.152 |
| Turismo | 3166 | 0.270** | -0.630 |
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos de una IP (Instituto Profesional) con la mayor matrícula en Chile. **p<0.001, *p<0.005
Las correlaciones entre las NEM y notas de primer año de la carrera técnica por programa curricular aparecen en la tabla 2. Estas muestran que la asociación entre las notas NEM y los resultados en el primer año de formación técnica superior fueron positivos y en la mayoría de los programas fueron significativos estadísticamente. La relación entre variables tuvo un rango entre 0,09 (coeficiente de correlación entre las NEM y las notas de primer año para la carrera de Técnico en Instalaciones y Proyectos eléctricos) y un 0,65 (coeficiente de correlación para la carrera de Técnico en Geomática). Las carreras en las que las NEM presentan un coeficiente de correlación más bajo con las notas de carrera está en los programas de Técnico de Radiodiagnóstico y Radioterapia (0.102) y Nutrición y Dietética (0.175). El coeficiente fue negativo solo en el caso del programa de Restauración Patrimonial (-0.278).
Tabla 2 Correlaciones entre las NEM y la Carrera
| Carrera | N | Correlación | Puntuación Z |
|---|---|---|---|
| Comercio Exterior | 552 | 0.290** | -0.368 |
| Auditoría | 1135 | 0.247** | -0.377 |
| Admin. Financiera | 1173 | 0.247** | -0.377 |
| Admin. RRHH | 1955 | 0.239** | -0.451 |
| Contabilidad General Mención tributaria | 1199 | 0.249** | -0.359 |
| Técnico en Gestión Logística | 952 | 0.236** | -0.478 |
| Adm. en Empresas Mención Marketing | 1506 | 0.198** | -0.826 |
| Ingeniería en Administración | 1239 | 0.335** | 0.426 |
| Ingeniería en Marketing | 610 | 0.295** | 0.060 |
| Ingeniería en Gestión Logística | 159 | 0.263** | -0.231 |
| Ingeniería en Admón. Rec. Humanos | 1111 | 0.279** | -0.085 |
| Ingeniería en Comercio Exterior | 364 | 0.377** | 0.810 |
| Gestión Comercial | 60 | 0.28** | -0.076 |
| Publicidad | 595 | 0.307** | 0.170 |
| Relaciones Públicas Mención Marketing | 311 | 0.293** | 0.042 |
| Comunicación Audiovisual | 538 | 0.264** | -0.222 |
| Actuación | 165 | 0.296** | 0.070 |
| Técnico Audiovisual | 214 | 0.290** | 0.015 |
| Publicidad Técnica | 34 | 0.160 | -1.173 |
| Tecnología en Sonido | 140 | 0.265** | -0.213 |
| Ingeniería en Sonido | 175 | 0.478** | 1.734 |
| Animación Digital | 262 | 0.399** | 1.011 |
| Técnico en Diseño Gráfico | 96 | 0.365** | 0.701 |
| Animación Digital | 262 | 0.399** | 1.011 |
| Técnico en Diseño Gráfico | 96 | 0.365** | 0.701 |
| Ilustración | 135 | 0.343** | 0.499 |
| Diseño de Ambientes | 298 | 0.336** | 0.435 |
| Diseño de Vestuario | 312 | 0.297** | 0.079 |
| Diseño Industrial | 316 | 0.207** | -0.743 |
| Diseño Gráfico | 837 | 0.284** | -0.039 |
| Técnico en Producción Ind de Vestuario | 30 | 0.172 | -1.063 |
| Producción Web | 40 | 0.561** | 2.493 |
| Técnico en Mec. Automotriz y Auto trónica | 1888 | 0.276** | -0.112 |
| Ing. en Mecánica Automotriz y Auto trónica | 1426 | 0.308** | 0.179 |
| Ing. Maquinaria y vehículos | 217 | 0.405** | 1.066 |
| Técnico en. Maquinaria y vehículos | 593 | 0.179** | -0.999 |
| Técnico en Energías Renovables | 75 | 0.249** | -0.359 |
| Ingeniería en Electricidad y Automatización | 915 | 0.313** | 0.225 |
| Técnico en Electricidad y Automatización | 1369 | 0.342** | 0.490 |
| Téc. En Mant. Electromec. Mención Industrias | 454 | 0.148** | -1.283 |
| Técnico en Construcción | 1863 | 0.265** | -0.213 |
| Técnico Topógrafo | 254 | 0.398** | 1.002 |
| Técnico en Instalaciones y Proy. eléctricos | 148 | 0.09 | -1.813 |
| Dibujo y Modelamiento Arquitectónico | 344 | 0.307** | 0.170 |
| Técnico en Prevención de Riesgos | 408 | 0.204** | -0.771 |
| Ingeniería en Construcción | 1503 | 0.253** | -0.323 |
| Ing. Prevención de Riesgos | 329 | 0.310** | 0.198 |
| Restauración Patrimonial | 38 | -0.278 | -5.178 |
| Ing. en medio ambiente | 368 | 0.336** | 0.435 |
| Ingeniería Agrícola | 213 | 0.280** | -0.076 |
| Técnico en Calidad y Seg. Agroalimentaria | 47 | 0.305* | 0.152 |
| Técnico en Geología y control de Sondaje | 95 | 0.399** | 1.011 |
| Técnico en Geomática | 10 | 0.659* | 3.389 |
| Técnico Agrícola | 200 | 0.371** | 0.755 |
| Técnico Veterinario | 188 | 0.299** | 0.097 |
| Técnico en Enfermería | 1134 | 0.270** | -0.167 |
| Técnico de Laboratorio Clínico | 177 | 0.268** | -0.185 |
| Técnico de radiodiagnóstico y radioterapia | 112 | 0.102 | -1.703 |
| Informática Biomédica | 277 | 0.234** | -0.533 |
| Preparador Físico | 588 | 0.238** | -0.460 |
| Técnico en Odontología | 516 | 0.291** | 0.024 |
| Técnico en Química y Farmacia | 99 | 0.319** | 0.280 |
| Fisioterapia | 168 | 0.299** | 0.097 |
| Técnico en Nutrición y Dietética | 199 | 0.175** | -1.036 |
| Administración de redes computacionales | 518 | 0.334** | 0.417 |
| Analista programador computacional | 1131 | 0.328** | 0.362 |
| Ingeniería en Informática | 2006 | 0.294** | 0.051 |
| Ingeniería en Conectividad y Redes | 499 | 0.364** | 0.691 |
| Ingeniería en Infraestructura | 120 | 0.367** | 0.719 |
| Administrador de Infraestructura | 28 | 0.283 | -0.048 |
| Administración Hotelera | 157 | 0.280** | -0.076 |
| Gastronomía | 551 | 0.208** | -0.734 |
| Gastronomía Internacional | 956 | 0.228** | -0.551 |
| Ecoturismo | 348 | 0.249** | -0.359 |
| Turismo de Aventura | 102 | 0.319** | 0.280 |
| Turismo mención Empresas Turísticas | 181 | 0.284** | -0.039 |
| Turismo mención Servicios Aerocomerciales | 140 | 0.401** | 1.030 |
| Tourism and Hospitality | 727 | 0.327** | 0.353 |
Nota: **p<0.001, *p<0.005
Las tablas 3 y 4 presentan las correlaciones entre las NEM y las notas del primer año de la educación técnica superior considerando la dependencia escolar y la modalidad de media técnica del estudiante. En la desagregación de la correlación por dependencia de la Tabla 2, el coeficiente siempre fue positivo y significativo estadísticamente. Pero, las NEM no se asociaron a los resultados en la escuela de Salud cuando el estudiante proviene de colegios particulares pagados. No obstante, este resultado debe interpretarse considerando que el número de estudiantes en un programa técnico en Salud que provienen de este sector escolar es más reducido que el número de estudiantes que provienen de colegios particulares subvencionados y municipales.
Tabla 3 Correlaciones por escuela considerando la dependencia escolar
| Escuela | Particular Pagado | Particular Subvencionado | Municipal | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| N | correlación | N | correlación | N | correlación | |
| Admón. Negocios | 3408 | 0.229** | 8060 | 0.261** | 549 | 0.292** |
| Comunicaciones | 337 | 0.338** | 1512 | 0.365** | 607 | 0.200** |
| Construcción | 157 | 0.265** | 3054 | 0.291** | 1666 | 0.232** |
| Diseño | 260 | 0.364** | 1258 | 0.318** | 549 | 0.249** |
| Informática | 217 | 0.335** | 3080 | 0.324** | 1210 | 0.273** |
| Ingeniería | 257 | 0.382** | 4406 | 0.296** | 2280 | 0.270** |
| Rec. Naturales | 52 | 0.305** | 760 | 0.354** | 309 | 0.285** |
| Salud | 99 | -0.036 | 2112 | 0.284** | 2112 | 0.284** |
| Turismo | 260 | 0.293** | 2045 | 0.295** | 861 | 0.234** |
Nota: **p<0.001, *p<0.005
En cuanto a la modalidad escolar de la que proviene el estudiante, la relación entre las NEM y el desempeño en la Educación superior técnica es positiva y significativa para todas las escuelas pero, su magnitud es baja (<0.35). (Ver tabla 3)
Tabla 4 Correlaciones por escuela considerando la modalidad escolar de la que proviene el estudiante
| Escuela | Media Técnico Profesional | Media Científico Humanista | ||
|---|---|---|---|---|
| N | correlación | N | correlación | |
| Admón. Negocios | 7046 | 0.246** | 4966 | 0.260** |
| Comunicaciones | 696 | 0.248** | 1745 | 0.341** |
| Construcción | 2716 | 0.277** | 2161 | 0.255** |
| Diseño | 615 | 0.237** | 1452 | 0.325** |
| Informática | 1452 | 0.325** | 2162 | 0.299** |
| Ingeniería | 4311 | 0.286** | 2632 | 0.289** |
| Rec. Naturales | 501 | 0.288** | 620 | 0.355** |
| Salud | 1530 | 0.258** | 1783 | 0.256** |
| Turismo | 1194 | 0.261** | 1972 | 0.278** |
Nota: **p<0.001, *p<0.005
Por medio de regresiones OLS (Mínimos Cuadrados Ordinarios), se controló por las variables del individuo y de la institución escolar para poder estimar el impacto de las notas de la enseñanza media sobre el desempeño en las notas del primer año en la formación superior técnico profesional. Entre las variables de control se incluyeron los quintiles de ingreso, la modalidad educativa (técnica o humanista), la dependencia escolar (municipal, particular subvencionada, particular), la edad, y el sexo. Los resultados de la tabla 5 muestran los coeficientes de la variable NEM para cada uno de los 3 modelos de regresión desarrollados (ecuaciones 1, 2 y 3). Así mismo, se incluye el o varianza explicada R2 por cada uno de los modelos.
En el primer modelo (columna 1 tabla 5), que incluye solo la variable NEM, se observó que la variabilidad explicada no supera el 28% a excepción de las carreras de Técnico en Diseño Gráfico (67%) y Técnico en Energías Renovables (58%), y para todas las carreras el coeficiente de NEM fue positivo a excepción de la carrera de Restauración Patrimonial(-0.997). Las NEM aumenta en más de un punto el desempeño en algunas carreras de 3 escuelas Administración, Construcción y Turismo- y para las carreras de: Ingeniería en Administración, Ingeniería en Comercio Exterior, Animación Digital, Diseño Gráfico, Ingeniería y Técnico en Electricidad y Automatización, Técnico Topógrafo e Ingeniería en Prevención de Riesgos, Técnico Agrícola, Turismo de Aventura y Turismo con énfasis en Servicios Aerocomerciales. Las demás carreras tienen coeficiente de NEM por debajo de un punto.
Para confirmar estos resultados, se desarrollaron 2 modelos adicionales de regresión en los cuales se controló por las variables socio-demográficas y las variables de la institución escolar (columna 2 y 3, tabla 5). El segundo modelo indica que la NEM incrementa los resultados de los estudiantes en 1 punto solo para las carreras de Comercio Exterior, Técnico Audiovisual, Animación Digital, Técnico Audiovisual, Técnico en Diseño Gráfico, Técnico en Electricidad y Automatización, Técnico Topógrafo, Ingeniería en Prevención de Riesgo, Técnico Agrícola, Turismo de Aventura, Turismo con énfasis en Servicios Aerocomerciales. El segundo modelo muestra que la NEM aumentó en menos de 0,3 décimas el promedio de notas en educación superior técnica en las carreras de Actuación, Técnico en Calidad y Seguridad Agropecuaria, Técnico en Química y Farmacia.
El tercer modelo de regresión que incluye las variables socio-demográficas y las de la institución escolar de la que proviene el estudiante, muestra que las NEM aumentan en más de un punto los resultados en las carreras de Ingeniería en Comercio Exterior, Técnico Audiovisual, Animación Digital, Técnico en Elect. y Automatización, Técnico Topógrafo, Ingeniería en Prevención de riesgos, Técnico Agrícola, Fisioterapia, Turismo de Aventura. Sin embargo, las NEM no produjo aumentos superiores a 0,3 en el promedio de notas en las carreras de Actuación, Técnico en Calidad y Seguridad Agropecuaria, Tourism and Hospitality. Solo Restauración Patrimonial tiene un coeficiente negativo para las NEM en este modelo.
Tabla 5 Modelos de Regresión MCO
| Carrera | Modelo MCO # 1a | Modelo MCO #2b | Modelo MCO #3c | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| N | NEM (Coeficiente) | R2 | N | NEM (Coeficiente) | R2 | N | NEM (Coeficiente) | R2 | |
| Comercio Exterior | 146 | 0.433* | 0.053 | 146 | 0.453* | 0.187 | 146 | 0.480* | 0.342 |
| Auditoría | 103 | 0.674** | 0.247 | 268 | 0.564** | 0.281 | 268 | 0.561 ** | 0.301 |
| Admón. Financiera | 327 | 0.626** | 0.070 | 325 | 0.612** | 0.131 | 325 | 0.617** | 0.153 |
| Admón. RRHH | 490 | 0.631** | 0.118 | 494 | 0.593** | 0.077 | 490 | 0.602** | 0.096 |
| Contabilidad General Men. Legislación | 299 | 0.635 | 0.076 | 296 | 0.617** | 0.145 | 296 | 0.633** | 0.183 |
| Técnico en Gestión Logística | 126 | 0.182 | 0.007 | 124 | 0.350 | 0.106 | 124 | 0.314 | 0.125 |
| Admón. Empresas Mención Marketing | 505 | 0.754** | 0.089 | 516 | 0.659** | 0.1847 | 516 | 0.644** | 0.217 |
| Ingeniería en Administración | 344 | 1.03* | 0.188 | 343 | 0.947** | 0.230 | 343 | 0.962** | 0.146 |
| Ingeniería en Marketing | 277 | 0.721** | 0.085 | 160 | 0.683** | 0.147 | 160 | 0.866** | 0.263 |
| Ingeniería en Admón. Rec. Humanos | 277 | 0.646** | 0.188 | 277 | 0.646** | 0.099 | 271 | 0.531 ** | 0.221 |
| Ingeniería en Comercio Exterior | 121 | 1.007** | 0.191 | 119 | 1.113** | 0.273 | 119 | 1.137** | 0.312 |
| Publicidad | 224 | 0.932** | 0.147 | 219 | 0.928** | 0.196 | 219 | 0.926 ** | 0.207 |
| Relaciones Públicas | 123 | 0.915 | 0.200 | 123 | 0.915* | 0.200 | 123 | 0.925* | 0.204 |
| Comunicación Audiovisual | 219 | 0.838** | 0.106 | 214 | 0.866** | 0.193 | 214 | 0.842** | 0.227 |
| Actuación | 70 | 0.457 | 0.054 | 70 | 0.265 | 0.147 | 70 | 0.211 | 0.199 |
| Técnico Audiovisual | 112 | 0.959** | 0.105 | 112 | 1.249** | 0.220 | 112 | 1.151 ** | 0.250 |
| Tecnología en Sonido | 109 | 0.799* | 0.101 | 106 | 0.849* | 0.190 | 106 | 0.864* | 0.234 |
| Ingeniería en Sonido | 85 | 0.986** | 0.289 | 77 | 0.826** | 0.405 | 77 | 0.831* | 0.419 |
| Animación Digital | 103 | 1.463** | 0.247 | 100 | 1.525** | 0.369 | 100 | 1.458 ** | 0.422 |
| Diseño Gráfico | 316 | 0.753** | 0.070 | 310 | 0.592** | 0.160 | 310 | 0.572** | 0.180 |
| Ilustración | 113 | 0.774** | 0.131 | 111 | 0.764** | 0.337 | 111 | 0.747** | 0.345 |
| Diseño de Ambientes | 103 | 0.833** | 0.169 | 97 | 0.751** | 0.227 | 97 | 0.740** | 0.227 |
| Diseño de Vestuario | 128 | 0.902** | 0.129 | 123 | 0.817** | 0.307 | 123 | 0.838** | 0.333 |
| Diseño Industrial | 118 | 0.770* | 0.051 | 116 | 0.775* | 0.104 | 116 | 0.826* | 0.153 |
| Técnico en Diseño Gráfico | 35 | 1.460* | 0.673 | 35 | 1.446* | 0.654 | 35 | 1.460* | 0.673 |
| Técnico en Mec. Aut. y Autotrónica | 1301 | 0.838** | 0.102 | 842 | 0.851** | 0.130 | 842 | 0.872 | 0.152 |
| Ing. en Mecánica Aut. y Autotrónica | 489 | 0.625** | 0.101 | 479 | 0.639** | 0.140 | 479 | 0.636 | 0.148 |
| Ing. Maquinaria y vehículos | 71 | 0.862** | 0.353 | 70 | 0.826** | 0.534 | 70 | 0.798** | 0.565 |
| Técnico en. Maquinaria y vehículos | 249 | 0.348 | 0.114 | 249 | 0.348 | 0.114 | 249 | 0.399* | 0.134 |
| Técnico en Energías Renovables | 37 | 0.863 | 0.584 | 37 | 0.741 | 0.367 | 37 | 0.863 | 0.584 |
| Ingeniería en Elect. y Automatización | 526 | 1.014** | 0.120 | 264 | 0.855** | 0.180 | 264 | 0.855** | 0.180 |
| Técnico en Elect. y Automatización | 860 | 1.014** | 0.120 | 514 | 1.036** | 0.182 | 514 | 1.017 | 0.212 |
| Téc.en Mant. Electromec. Men. Indust. | 277 | 0.660** | 0.001 | 159 | 0.660** | 0.076 | 16 | 0.524 ** | 0.827 |
| Técnico en Construcción | 762 | 0.671** | 0.073 | 762 | 0.680** | 0.103 | 762 | 0.680** | 0.103 |
| Técnico Topógrafo | 107 | 1.185** | 0.315 | 107 | 1.185** | 0.315 | 107 | 1.341** | 0.353 |
| Dibujo y Modelamiento Arquitectónico | 162 | 0.781** | 0.087 | 159 | 0.782** | 0.185 | 159 | 0.803** | 0.208 |
| Técnico en Prevención de Riesgos | 179 | 0.891** | 0.082 | 176 | 0.630* | 0.210 | 176 | 0.685 ** | 0.242 |
| Ingeniería en Construcción | 503 | 0.721** | 0.079 | 494 | 0.719** | 0.114 | 494 | 0.778 ** | 0.100 |
| Ing. Prevención de Riesgos | 110 | 1.182** | 0.414 | 110 | 1.182** | 0.414 | 110 | 1.275 ** | 0.459 |
| Restauración Patrimonial | 29 | -0.997 | 0.554 | 29 | -1.040 | 0.529 | 29 | -0.997 | 0.554 |
| Ing. en medio ambiente | 127 | 0.680** | 0.163 | 125 | 0.610** | 0.274 | 125 | 0.620 ** | 0.312 |
| Ingeniería Agrícola | 76 | 0.709* | 0.085 | 75 | 0.722* | 0.301 | 75 | 0.575 * | 0.329 |
| Técnico en Calidad y Seg. Agro. | 37 | 0.715 | 0.057 | 35 | 0.104 | 0.592 | 35 | 0.272 | 0.791 |
| Técnico en Geología y Sondaje | 73 | 0.889** | 0.170 | 72 | 0.717* | 0.328 | 72 | 0.672* | 0.360 |
| Técnico Agrícola | 153 | 1.094** | 0.178 | 153 | 1.074** | 0.214 | 153 | 1.172** | 0.263 |
| Técnico Veterinario | 137 | 0.633** | 0.098 | 136 | 0.551* | 0.224 | 136 | 0.583* | 0.283 |
| Técnico en Enfermería | 703 | 0.687** | 0.084 | 687 | 0.703** | 0.093 | 687 | 0.704 ** | 0.113 |
| Técnico de Laboratorio Clínico | 118 | 0.484* | 0.062 | 118 | 0.379* | 0.326 | 118 | 0.440* | 0.360 |
| Técnico de radiodiagnóstico | 90 | 0.298 | 0.018 | 88 | 0.431 | 0.104 | 88 | 0.349 | 0.194 |
| Informática Biomédica | 98 | 0.503* | 0.071 | 96 | 0.581* | 0.217 | 96 | 0.575* | 0.218 |
| Técnico en Odontología | 322 | 0.594** | 0.078 | 315 | 0.611** | 0.114 | 315 | 0.619** | 0.128 |
| Técnico en Química y Farmacia | 64 | 0.353 | 0.059 | 63 | 0.267 | 0.414 | 63 | 0.366 * | 0.523 |
| Fisioterapia | 89 | 0.921* | 0.108 | 88 | 0.939* | 0.386 | 88 | 1.101* | 0.440 |
| Técnico en Nutrición y Dietética | 140 | 0.498 | 0.024 | 137 | 0.748* | 0.117 | 137 | 0.797 * | 0.143 |
| Administración de redes comp. | 220 | 0.558** | 0.054 | 216 | 0.558** | 0.114 | 216 | 0.590** | 0.139 |
| Analista programador computacional | 531 | 0.912** | 0.166 | 512 | 0.864** | 0.234 | 512 | 0.858** | 0.239 |
| Ingeniería en Informática | 661 | 0.698** | 0.127 | 654 | 0.683** | 0.172 | 654 | 0.679 ** | 0.178 |
| Ingeniería en Conectividad y Redes | 147 | 0.805** | 0.129 | 146 | 0.825** | 0.237 | 146 | 0.820** | 0.297 |
| Administración Hotelera | 92 | 0.669* | 0.096 | 91 | 0.513* | 0.354 | 91 | 0.543* | 0.453 |
| Gastronomía | 284 | 0.409* | 0.038 | 88 | 0.939* | 0.386 | 88 | 1.101** | 0.440 |
| Gastronomía Internacional | 354 | 0.700** | 0.093 | 352 | 0.667* | 0.116 | 352 | 0.603** | 0.108 |
| Ecoturismo | 151 | 0.512* | 0.049 | 146 | 0.417* | 0.144 | 146 | 0.467* | 0.165 |
| Turismo de Aventura | 94 | 1.294** | 0.658 | 68 | 1.326** | 0.696 | 68 | 1.326** | 0.696 |
| Turismo mención Empresas Turísticas | 109 | 0.615** | 0.242 | 112 | 0.701** | 0.169 | 109 | 0.615 ** | 0.368 |
| Turismo mención Serv. Aerocomercial | 110 | 1.013** | 0.260 | 84 | 1.016** | 0.386 | 84 | 0.849 ** | 0.526 |
| Técnico en Telecomunicaciones | 68 | 0.671 | 0.302 | 71 | 0.343 | 0.012 | 68 | 0.696 | 0.286 |
| Tourism and Hospitality | 93 | 0.141 | 0.265 | 93 | 0.394 | 0.028 | 93 | 0.204 | 0.225 |
aModelo 1. Nem b Modelo 2. Nem, educación de la madre, quintiles, edad, sexo c Modelo 3. Nem, educ madre, quintil, dependencia, modalidad, edad, sexo, egreso media 2017. Nota: **p<0.001, *p<0.005
Discusión
De acuerdo al tipo de programa puede haber diferencias en el potencial predictivo del desempeño que pueda tener la variable NEM. Las notas de enseñanza media son un predictor del desempeño futuro de los estudiantes que ingresan a programas técnicos y profesionales en algunas carreras incrementando un poco más de 1 unidad en el promedio de notas de primer año. Aunque esta ganancia es significativa estadísticamente, para algunos programas técnicos pueden existir otros factores asociados al desempeño en la educación superior técnica que expliquen una mayor proporción de la varianza (NEM explica solo un máximo de 30% de la variabilidad de GPA en 42 de los programas analizados con el modelo 3). Esto queda soportado por los coeficientes de las regresiones OLS (modelos 2 y 3), en los que controlando por factores del individuo y de la institución se constata que las NEM no produce aumentos superiores a 0,3 en el promedio de notas en algunas carreras como Actuación, Técnico en Calidad y Seguridad Agropecuaria, Tourism and Hospitality.
Estudios en educación superior indican que las NEM tiene un valor predictivo restringido en el caso de los resultados académicos de nivel universitario (Medina, Abu & Luengo, 2014; Pérez, Ortiz & Parra, 2011). El presente estudio muestra que la NEM varió en su aporte a la predicción de los resultados en la educación superior técnica dependiendo del programa técnico, pero en la mayoría de las carreras se refiere a solo aumentos marginales en las notas promedio de la enseñanza técnica superior. En este sentido el uso de la NEM como predictor de desempeño futuro, por ejemplo, para la admisión y selección de estudiantes técnicos superiores requiere que se considere el potencial limitado de las NEM para algunos programas.
La evidencia del presente estudio concuerda con los estudios en la educación superior que indican que las notas de enseñanza media no son el mejor predictor del desempeño futuro en la educación superior (Betts & Morell, 1999; Medina, Abu & Luengo, 2014; Pérez, Ortiz & Parra, 2011). En un escenario donde la gratuidad educativa permite que una mayor población ingrese a la educación superior, por una ruta alternativa a la educación universitaria, el uso de las notas de la enseñanza media no es válido para la selección de estudiantes al sistema de educación superior técnico. Otras alternativas a las medidas de rendimiento académico pueden ser el reconocimiento de aprendizajes previos, la valoración de las competencias de los estudiantes que provienen de la enseñanza media y la concordancia entre la rama o modalidad de estudios en la educación media y en la educación superior.
Aunque en un contexto donde los recursos públicos son restringidos, las consecuencias para el crecimiento económico son mayores cuando no hay una formación del capital humano en un nivel adecuado de competencia en los países en desarrollo. En este sentido, excluir estudiantes por su rendimiento académico previo de la formación superior puede afectar los proyectos de vida y formativos de los estudiantes.
Futuros estudios pueden abordar el valor predictivo de las NEM extendiendo el presente análisis a más instituciones de formación técnica superior o IP y a otros programas técnicos no incluidos en el análisis. Igualmente, se pueden incluir los resultados en otras variables dependientes como es el progreso o avance curricular en términos de créditos completados por el estudiante.
