Retención estudiantil para la sostenibilidad: predicción, caracterización y acción
Contenido principal del artículo
Resumen
Este trabajo identifica las acciones de retención de estudiantes en carreras de ingeniería informática a partir de la predicción y caracterización de una cohorte, un elemento que garantiza sostenibilidad de la Universidad. Se realiza una revisión sistemática donde se identifican más de 800 trabajos con las palabras abandono, dropout, retención y permanencia en la universidad. Se restringe la búsqueda a propuestas específicas para el perfil de la Informática. Entre las principales acciones se encontraron: la acción tutorial, la formación de equipos multidisciplinarios; el uso de métodos activos; tratamiento de contenidos concernientes con el desarrollo de habilidades de estudios, nivelación en Lógica y Matemáticas y el uso de las TIC en el proceso tutorial. Además, se aportan elementos que justifican la necesidad de acciones de retención en el contexto de la Universidad de las Ciencias Informáticas a partir de la predicción de los factores de deserción y la caracterización de los estudiantes de nuevo ingreso. Entre los factores predictivos identificados mediante la correlación, regresión y análisis discriminante se destacan la nota en examen de ingreso de Matemática y el rendimiento académico en Matemática y Programación. Los elementos detectados en la caracterización del nuevo ingreso de la cohorte 2024-2025 resaltan la diversidad académica, adaptación al entorno universitario, altas expectativas, habilidades tecnológicas variadas, necesidad de orientación y presión por el rendimiento académico.
Detalles del artículo
Citas
Ahmed, N., Kloot, B., y Collier-Reed, B. I. Why students leave engineering and built environment programmers when they are academically eligible to continue. European Journal of Engineering Education, 2015, 40(2): 128–144. https://doi.org/10.1080/03043797.2014.928670
Alzen, J. L., Langdon, L. S., y Otero, V. K. A logistic regression investigation of the relationship between the Learning Assistant model and failure rates in introductory STEM courses. International Journal of STEM Education, 2018, 5(1): 1–12. https://doi.org/10.1186/s40594-018-0152-1
Berlanga-Silvente, V., & Vilà-Baños, R. Cómo obtener un Modelo de Regresión Logística Binaria con SPSS. REIRE, 2014, 7(2): 105–118. https://doi.org/10.1344/reire2014.7.2727//
Canedo, E. D., Santos, G. A., y Leite, L. L. An Assessment of the Teaching-Learning Methodologies Used in the Introductory Programming Courses at a Brazilian University. Informatics in Education, 2018, 17(1): 45–59. https://doi.org/10.15388/infedu.2018.03
Cevallos, M. y Ochoa, J. Análisis de los mecanismos de retención aplicados en el Instituto Tecnológico Superior Tsachila, periodo II-2023. Revista Social Fronteriza, 2024, 4(5): e406. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(5)406
Didou, S. y González, S. Retención, éxito académico y sustentabilidad en las Universidades Politécnicas en México: una triada compleja. Revista de la Educación Superior, 2024, 53: 1-18. https://doi.org/10.36857/resu.2024.209.2747
González-Campos, A., Sarzoza-Herrera, S.J., y Sagredo-Gallardo, M.A. Aprendizaje colaborativo y deserción en la educación superior: una nueva perspectiva. Revista Formación Universitaria, 2025, 18(3): 157-166. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062025000300157
Graffigna, A. M., Hidalgo, L., Jofré, A., Berenguer, M. D. C., Moyano, A., y Esteybar, I. Tutorial Practice as a Strategy of Retention at the School of Engineering. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2014, 116, 2489–2493. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.598
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., y Baptista-Lucio, M. Del P. Metodología de la Investigación. DF México, McGRAW-HIL (ed.); Sexta, 2014. 600. https://bit.ly/4eZBvgO
Kori, K., Pedaste, M., y Must, O. The Academic, Social, and Professional Integration Profiles of Information Technology Students. ACM Trans. Comput. Educ., 2018, 18(4): 20:1-20:19. https://doi.org/10.1145/3183343
Lacave, C., Molina, A. I., y Cruz-Lemus, J. A. Learning Analytics to identify dropout factors of Computer Science studies through Bayesian networks. Behaviour & Information Technology, 2018: 1-15.
Lázaro-Alvarez, N. Acciones tutoriales con TIC atendiendo a factores predictivos de la deserción estudiantil en carreras de Ingeniería informática. Tesis de Doctorado, Universidad de Granada, Granada, 2020. http://hdl.handle.net/10481/64571
Mello, S. P. T., Melo, P. A. ., Y Mello Filho, R. T. Estudando a evasão no ensino tecnológico em uma instituição de ensino superior no sul do Brasil. EccoS – Revista Científica, 2015, 37: 181–196. https://doi.org/10.5585/eccos.n37.4890
Paimin, A. N., Prpic, J. K., Hadgraft, R. G., y Alias, M. Understanding student’s learning experiences in higher education. En 11th International Technology, Education and Development Conference. Proceedings of INTED 2017 Conference. Valencia, España, 2017, 6670–6676.
Prifti, L., Heininger, R., y Utesch, M. Analysis and Evaluation of Tools, Programs and Methods at German University to Support the Study Skills of School Students. En Global Engineering Education Conference (EDUCON). IEEE, April 2017, 137–145.
Soistak, M. M., Martins, L. M., & Galan, T. DO C. Why engineering students give up in their formation: a case. Nuances: Estudos Sobre Educação, 2018, 29(1): 154–168. https://doi.org/10.32930/nuances.v29i1.4391.154
UNESCO-IESALC. Plan de Acción 2018 - 2028. III Conferencia Regional de Educación Superior para América Latina y el Caribe. 2018. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388871
Universidad de las Ciencias Informáticas. Misión de la Universidad de las Ciencias Informáticas. [Sitio Web]. s.f. Consultado el: 15 de septiembre de 2020. Disponible en: https://www.uci.cu/universidad/misión
Zamora-Araya, J.A., y Gamboa-Araya, R. Entre exámenes y decisiones: comprendiendo el abandono estudiantil en un curso de matemáticas a nivel universitario. Preprints. 2025. Universidad de Costa Rica. https://repositorio.una.ac.cr/items/e9a4bac3-5678-41f2-ad2d-50752c48baa4/full
Barra lateral del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
