Análisis multivariante del rendimiento académico en metodologías tradicional y aprendizaje activo en el Sistema de Admisión de una Universidad Pública

• Autor: Ramos De Santis, Pedro Senatore
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Tumbes
• Repositorio: UNTUMBES-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.untumbes.edu.pe:20.500.12874/2687
• Enlace del recurso: http://repositorio.untumbes.edu.pe/handle/20.500.12874/2687
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema de admisión; Educación superior; Proceso de aprendizaje; Rendimiento académico; Procesamiento de datos; Análisis logístico binario; Análisis logístico multinomial; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

Uno de los más importantes problemas del sistema ecuatoriano de educación superior pública en el área de ciencias exactas es el bajo índice de aprobación de los postulantes, lo cual redunda en retardo en el ingreso a la Universidad, mayor inversión fiscal en recursos humanos y tecnológicos, y desperdicio de cupos de acceso a la universidad debido a la posterior deserción. Reconocer las ventajas de la aplicación de una metodología innovadora de enseñanza-aprendizaje, denominada aprendizaje activo, en comparación con la metodología tradicional y construir un modelo de pronóstico para el rendimiento académico en el sistema de admisión puede resultar favorable para aminorar este problema. El objetivo de esta investigación es determinar si el modelo innovador de aprendizaje activo en el Sistema de Admisión de una Universidad Pública permitirá un proceso de aprendizaje de mayor tasa de ingreso, rendimiento académico y adquisición de habilidades actitudinales y cognitivas al finalizar el curso de admisión, así como del rendimiento académico al finalizar el primer año universitario, en comparación con la aplicación del modelo tradicional de aprendizaje. La población de estudio está constituida por los 558 aspirantes que aplicaron al curso intensivo de febrero del 2020, cuyos datos han sido entregados por la Dirección de Admisiones de la universidad. Para el análisis estadístico multivariante se aplica la técnica de regresión logística binaria para el modelo binario, teniendo como variable dependiente dicotómica el rendimiento académico, y la técnica de regresión logística multinomial para el modelo de final de primer año de carrera universitaria, teniendo como niveles de análisis el rendimiento académico alto, medio y bajo. La modalidad que sigue el postulante en admisión es el predictor que mayoritariamente incide en el rendimiento académico. La conclusión más relevante de este estudio es que la aplicación del aprendizaje activo en admisión permite un proceso de mayor tasa de ingreso y mejor rendimiento académico y al final del primer año de carrera universitaria un mejor rendimiento académico, ambos en comparación con la aplicación de la metodología tradicional.