Implementación de un sistema de monitoreo estadístico para el seguimiento de la deserción universitaria

Gadiel Felipe Castillo Martínez, estudiante de Maestría en Estadística. Crédito: cortesía investigador.

La deserción educativa profesional, en universidades públicas y privadas, supone un alto en la formación académica de muchos estudiantes, que, por razones de índole personal, ven truncados sus futuros laborales al no poder concluir sus estudios. Partiendo de dicha premisa, una investigación utilizó la estrategia de integrar un sistema de monitoreo estadístico con técnicas de modelación de mortalidad en seres humanos. Sus resultados le apuntan a crear herramientas que ayuden a las instituciones educativas a conocer cómo ha evolucionado la deserción entre sus estudiantes y, mediante alertas tempranas, a intervenir y realizar los cambios necesarios para impedir que el fenómeno incremente. 

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El uso del modelo Lee Carter y gráficos de control multivariado en el ámbito de la deserción universitaria 

Dada la utilidad que presentan metodologías utilizadas para medir fenómenos relacionados con mortalidad humana, el estudiante de la Maestría en Estadística de la Universidad del Valle, Gadiel Felipe Castillo Martínez, empleó el modelo de Lee Carter con el fin de proporcionar un análisis temporal del fenómeno de la deserción universitaria, utilizando una metodología que permitiera asociar las distintas variantes y visualizar su evolución a lo largo del tiempo. Sobre esta, se realizó la adaptación de un sistema de monitoreo estadístico que permitiera identificar los periodos académicos que presentaron alertas por su variación en la tendencia, así como las antigüedades que explicaron estas variaciones.  

Su investigación, que contó con la dirección del profesor e investigador de la Escuela de Estadística de la Facultad de Ingeniería y miembro del grupo de investigación en Estadística Aplicada INFERIR, Jaime Mosquera Restrepo, partió de la adaptación de modelos de análisis de información tradicionalmente utilizados en el ámbito de la salud, con el fin de ponerlos posteriormente al servicio del estudio de la deserción universitaria.  

Esta adaptación se basó en tablas de vida, un modelo teórico-numérico que utiliza funciones biométricas para determinar la probabilidad de muerte de una persona en una edad específica o durante períodos determinados. Para esta investigación, se concibieron tales tablas como tablas de deserción, lo que supuso una adaptación de las funciones biométricas a considerar: la población a analizar fueron los estudiantes universitarios; los años alcanzados por la población fueron los semestres cursados por los estudiantes tantos desertores como no desertores; y la mortalidad y muerte, medidas de análisis para las tablas de vida, fueron reemplazadas por las deserciones como tal, presentadas en cada semestre por cada una de las cohortes analizadas dentro del modelo.  

Una vez adaptadas las tablas de vida en el contexto requerido, el investigador Gadiel Castillo hizo la adaptación del sistema de monitoreo estadístico, que representaba la apuesta más innovadora en términos metodológicos, puesto que no se había propuesto como medida de análisis en este campo: el modelo Lee Carter (LC) y su integración con sistemas de monitoreo de la deserción. Inicialmente el modelo, definido en 1992 y utilizado ampliamente en las ciencias demográficas, permite hacer estimaciones en el tiempo acerca del fenómeno de la mortalidad en personas, presentando una proyección de la tendencia de la deserción en el tiempo, lo que a la vez posibilita pronósticos sobre su comportamiento a futuro.  

“En el caso de la deserción universitaria, el modelo de Lee Carter busca evaluar la evolución de este fenómeno a lo largo del tiempo y examinar las tendencias que presenta. Se analizan específicamente cómo ha variado la deserción en cada semestre académico a lo largo de los años, sobre los que se integran gráficos de control para identificar los periodos académicos donde se han producido cambios significativos en esta tendencia”, explica el investigador, y agrega que su objetivo detrás del diseño de esta metodología es el de evaluar en cuáles semestres académicos se ha presentado mayor variación, tanto al alta como a la baja, y su tendencia a aumentar o a disminuir conforme se avance en la carrera.  

La integración del sistema de monitoreo estadístico se da sobre los residuos que genera el modelo de Lee Carter. Estos residuos contribuyen a identificar cuáles son las variaciones más significativas de la medición, así como los semestres académicos involucrados en cada una de estas variaciones.   

Sobre dichos residuos se implementó el sistema de monitoreo estadístico para monitorear la deserción. Este es, según el investigador, uno de los valores agregados y diferenciales con que cuenta esta metodología.  

Para la investigación se utilizaron datos reales provenientes del programa de Estadística de la Universidad del Valle, en cohortes que fueron desde el año 2000 hasta el 2019, teniendo en cuenta cada uno de los semestres académicos de cada cohorte y su evolución frente a ingresos y salidas de estudiantes. Fue necesario adaptar la información, obtenida previamente tras solicitud al área de registro académico de la Universidad, para ser usada por el modelo Lee Carter. Luego, se hizo la adaptación mencionada de las tablas de vida, el ajuste del modelo de Lee Carter y la extracción de los residuos del modelo y el sistema de monitoreo estadístico. 

Resultados tras la adopción del modelo Lee Carter 

Actualmente, la investigación ha permitido obtener conclusiones que dan cuenta de lo acertado de desarrollar esta metodología para el monitoreo de la deserción universitaria. “La primera conclusión significativa es que esta metodología permite analizar la evolución del fenómeno a lo largo del tiempo y por cohortes, y que la adaptación del modelo de monitoreo estadístico facilita la segmentación para identificar los grupos responsables de las variaciones de la tendencia de la deserción”, comenta el investigador Gadiel Castillo, y añade que en el estudio se confirmó la efectividad del sistema de monitoreo desarrollado mediante la realización de escenarios simulados basados en escenarios específicos. Los resultados obtenidos por el sistema fueron consistentes y congruentes con las expectativas establecidas. 

En términos de la información analizada, la investigación también permitió sacar conclusiones acerca del fenómeno de la deserción, en el ámbito del programa de Estadística de la Universidad del Valle durante los años analizados: “El modelo revela que la probabilidad de deserción es más alta en los primeros semestres académicos, disminuyendo conforme avanza el estudiante. Esto se debe a que en los primeros semestres se presentan mayores riesgos para los estudiantes, ya que tienen menos conexión con el entorno académico. Otra conclusión, ya más específica, es que la deserción es mucho menor en mujeres que en hombres”. El investigador aclara, frente a esto que, si bien puede deberse a que usualmente es mayor el número de hombres matriculados al programa de Estadística, la tasa de deserción medida de manera relativa entre los que se matricularon y desertaron sigue siendo significativamente más baja en el caso de las mujeres.   

La utilidad de la metodología desarrollada a partir de esta investigación en términos de replicabilidad está en que puede extenderse a cualquier programa académico de formación universitaria, tanto a nivel profesional como técnico y tecnológico, dentro y fuera de la Universidad del Valle. La posibilidad de generar alertas tempranas, derivadas del modelo de monitoreo estadístico, abre el espectro, a su vez, para que se puedan llevar a cabo análisis de índole financiero, incluso.  

Para el investigador Gadiel Castillo, estas razones le permiten ser optimista frente al impacto que esta metodología podrá tener en el sector académico. “Esta es una herramienta innovadora. Como se puede generar una alerta temprana, también se pueden implementar las acciones para la prevención o mitigación del riesgo sobre unos grupos específicos, a diferencia de lo que pasa con otras metodologías, que no permiten desagregar lo que está pasando a ese nivel tan detallado. Y también ayuda a evidenciar cuáles son las consecuencias de eventos coyunturales externos como una pandemia, estallidos sociales o fenómenos macroeconómicos como ciclos de reserción o expansión económica”, concluye.

Si le interesa contactar al estudiante de maestría o conocer más sobre la investigación, escriba a la Oficina de Comunicaciones Facultad de Ingeniería: comunicaingenieria@correounivalle.edu.co.