Acciones de mejora en Licenciatura con base en resultados Saber 11, Saber Pro, y características de los estudiantes. El caso de la Licenciatura en Música de una universidad colombiana
DOI:
https://doi.org/10.35575/rvucn.n70a8Palabras clave:
Datos estadísticos, Evaluación del estudiante, Programa de formación de docentes, Pertinencia de la educaciónResumen
El Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES) publica datos de las pruebas Saber y las características de los estudiantes que presentaron las prueba; sin embargo, el número de investigaciones que relacionan esta información es reducido. Este estudio buscó explorar estadísticamente datos de las Pruebas Saber Pro y Saber 11, para construir, tomando en cuenta las propuestas de los profesores, acciones de mejoramiento de un Programa de Licenciatura en Música de una universidad de la zona suroccidental colombiana. Para ello, en primer lugar, fueron exploradas las relaciones y diferencias significativas entre los resultados de las Pruebas, obtenidos por 21 estudiantes de la Licenciatura, y sus características personales, familiares, socioeconómicas y académicas. Luego, la información se presentó a profesores del Programa, y se recogieron sus percepciones y propuestas de mejora. Por último, se integraron los datos y se construyeron recomendaciones. Los resultados del estudio muestran diferencias significativas al agrupar los puntajes de los estudiantes según sus características; también, muestran diferencias y muy fuertes correlaciones entre ambas pruebas; además, proyectan acciones de mejora de la Licenciatura relacionadas con la caracterización de estudiantes, la articulación de contenidos y competencias evaluadas, y el rol del coordinador del Programa como analista de datos.
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Referencias
Abebe, R., & Goldner, K. (2018). Mechanism design for social good [Diseño de mecanismos para el bien social]. AI Matters, 4(3), 27-34. https://doi.org/10.1145/3284751.3284761 DOI: https://doi.org/10.1145/3284751.3284761
Agudelo Álzate, A. S., Figueroa Zapata, L. A., & Vásquez Benites, L. (2019). Relaciones causales de los factores que afectan el desempeño de los estudiantes en pruebas estandarizadas en Colombia. Revista ESPACIOS, 40(23). https://www.revistaespacios.com/a19v40n23/19402323.html
Aldowah, H., Al-Samarraie, H., & Fauzy, W. M. (2019). Educational data mining and learning analytics for 21st century higher education: A review and synthesis [Minería de datos educativos y análisis de aprendizaje para la educación superior del siglo XXI: revisión y síntesis]. Telematics and Informatics, 37, 13-49. https://doi.org/10.1016/j.tele.2019.01.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.tele.2019.01.007
Algarni, A. (2016). Data mining in education [Minería de datos en la educación]. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 7(6). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2016.070659 DOI: https://doi.org/10.14569/IJACSA.2016.070659
Al-Tameemi, G., Xue, J., Ajit, S., Kanakis, T., & Hadi, I. (2020). Predictive learning analytics in higher education: Factors, methods and challenges [Analítica predictiva del aprendizaje en la educación superior: factores, métodos y desafíos]. En 2020 International Conference on Advances in Computing and Communication Engineering (ICACCE) (pp. 1-9). https://doi.org/10.1109/ICACCE49060.2020.9154946 DOI: https://doi.org/10.1109/ICACCE49060.2020.9154946
Atif, A., Richards, D., Bilgin, A., & Marrone, M. (2013). Learning analytics in higher education: a summary of tools and approaches [Analítica de aprendizaje en la educación superior: un resumen de herramientas y enfoques]. En ASCILITE-Australian Society for Computers in Learning in Tertiary Education Annual Conference (pp. 68-72). Australasian Society for Computers in Learning in Tertiary Education https://ascilite.org/conferences/sydney13/program/papers/Atif.pdf
Avella, J. T., Kebritchi, M., Nunn, S. G., & Kanai, T. (2016). Learning analytics methods, benefits, and challenges in higher education: A systematic literature review [Métodos, beneficios y desafíos de las analíticas de aprendizaje en la educación superior: una revisión sistemática de la literatura]. Online Learning, 20(2), 13-29. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1105911.pdf DOI: https://doi.org/10.24059/olj.v20i2.790
Backhoff Escudero, E. (2018, noviembre-diciembre). Evaluación estandarizada del logro educativo: contribuciones y retos. Revista Digital Universitaria, 19(6), 1-14. https://doi.org/10.22201/codeic.16076079e.2018.v19n6.a3 DOI: https://doi.org/10.22201/codeic.16076079e.2018.v19n6.a3
Birhane, A. (2020). Algorithmic colonization of Africa [Colonización algorítmica de África]. SCRIPT-ed, 17(2), 389-409. https://doi.org/10.2966/scrip.170220.389 DOI: https://doi.org/10.2966/scrip.170220.389
Bourdieu, P. (1987). Los tres estados del capital cultural. Sociológica, 2(5). http://www.sociologicamexico.azc.uam.mx/index.php/Sociologica/article/view/1043
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology [Uso del análisis temático en psicología]. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa DOI: https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Calderón Aldana, E. S., & González Citelly, D. S. (2018). Relación de los factores socioeconómicos con el rendimiento académico de los estudiantes de educación media para Colombia en el segundo semestre del 2017: un enfoque geoeconómico [Trabajo de grado, Universidad de La Salle]. Repositorio digital institucional. https://ciencia.lasalle.edu.co/economia/602
Cárcamo Vergara, C., & Mola Ávila, J. (2012). Diferencias por sexo en el desempeño académico en Colombia: Un análisis regional. Economía & Región, 6(1), 133-169. https://revistas.utb.edu.co/economiayregion/article/view/137
Chacón Benavides, J. A., Moreno Pinzón, I. A., & Fonseca Correa, L. A. (2018). Test estandarizados y sus resultados en la Licenciatura en Educación Básica. Rastros y Rostros del Saber, 3(5), 71-82. http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2825
Cifuentes Medina, J. E., Chacón Benavides, J. A., & Fonseca Correa, L. Á. (2019). Pruebas estandarizadas y sus resultados en una licenciatura. Revista UNIMAR, 37(1), 69-81. https://doi.org/10.31948/rev.unimar/unimar37-1-art4 DOI: https://doi.org/10.31948/Rev.unimar/unimar37-1-art4
Clow, D. (2012). The learning analytics cycle: Closing the loop effectively [El ciclo de la analítica del aprendizaje: cerrar el círculo de forma eficaz]. En Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 134-138). https://doi.org/10.1145/2330601.2330636 DOI: https://doi.org/10.1145/2330601.2330636
Congreso de la República de Colombia. (2009, 13 de julio). Ley N° 1324, por la cual se fijan parámetros y criterios para organizar el sistema de evaluación de resultados de la calidad de la educación, se dictan normas para el fomento de una cultura de la evaluación, en procura de facilitar la inspección y vigilancia del Estado y se transforma el ICFES. https://mineducacion.gov.co/1621/articles-210697_archivo_pdf_ley_1324.pdf
Consejo Nacional de Acreditación. (2021). Lineamientos y aspectos por evaluar para la Acreditación en Alta Calidad de Programas Académicos. https://www.cna.gov.co/1779/articles-404750_norma.pdf
Costanza-Chock, S. (2018). Design justice, A.i., and escape from the matrix of domination [Diseñar justicia, A.i. y escapar de la matriz de dominación]. Journal of Design and Science. https://doi.org/10.21428/96c8d426 DOI: https://doi.org/10.21428/96c8d426
Credé, M., Roch, S. G., & Kieszczynka, U. M. (2010). Class attendance in college: A meta-analytic review of the relationship of class attendance with grades and student characteristics [Asistencia a clases en la universidad: una revisión metaanalítica de la relación de la asistencia a clases con las calificaciones y las características de los estudiantes]. Review of Educational Research, 80(2), 272-295. https://doi.org/10.3102/0034654310362998 DOI: https://doi.org/10.3102/0034654310362998
Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2017). Designing and conducting mixed methods research [El diseño y la realización de la investigación de métodos mixtos] (3ª ed.). Sage Publications.
De Morais, A. M., Araujo, J. M. F. R., & Costa, E. B. (2014). Monitoring student performance using data clustering and predictive modelling [Supervisar el rendimiento de los estudiantes mediante la agrupación de datos y el modelado predictivo]. En 2014 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) Proceedings (pp. 1-8). https://doi.org/10.1109/FIE.2014.7044401 DOI: https://doi.org/10.1109/FIE.2014.7044401
Dueñas Herrera, X., Godoy Mateus, S., Duarte Rodríguez, J. L., & López Vera, D. C. (2018). La resiliencia en el logro educativo de los estudiantes colombianos. Revista Colombiana de Educación, 1(76), 69-90. https://doi.org/10.17227/rce.num76-8037 DOI: https://doi.org/10.17227/rce.num76-8037
García Villegas, M., & Quiroz López, L. (2011, julio-diciembre). Apartheid educativo. Educación, desigualdad e inmovilidad social en Bogotá. Revista de Economía Institucional, 13(25), 137-162. https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/ecoins/article/view/3028
Gašević, D., Dawson, S., & Siemens, G. (2015). Let’s not forget: Learning analytics are about learning [No lo olvidemos: las analíticas de aprendizaje tienen que ver con el aprendizaje]. TechTrends, 59(1), 64-71. https://doi.org/10.1007/s11528-014-0822-x DOI: https://doi.org/10.1007/s11528-014-0822-x
Green, B. (2020). The false promise of risk assessments: Epistemic reform and the limits of fairness [La falsa promesa de las evaluaciones de riesgo: la reforma epistémica y los límites de la Equidad]. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. https://doi.org/10.1145/3351095.3372869 DOI: https://doi.org/10.1145/3351095.3372869
Green, B. (2021). Data science as political action: Grounding data science in a politics of justice [La ciencia de datos como acción política: fundamentar la ciencia de datos en una política de justicia]. Journal of Social Computing, 2(3), 249-265. https://doi.org/10.23919/JSC.2021.0029 DOI: https://doi.org/10.23919/JSC.2021.0029
Gutiérrez Duque, D. M., & Mayora Pernía, C. A. (2021, enero-abril). Variables predictoras del desempeño escolar en exámenes estandarizados de inglés: Evidencias desde el examen de Estado en Colombia. Revista virtual Universidad Católica del Norte, (62), 33-62. https://doi.org/10.35575/rvucn.n62a3 DOI: https://doi.org/10.35575/rvucn.n62a3
Harrington, C., Erete, S., & Piper, A. M. (2019). Deconstructing community-based collaborative design: Towards more equitable participatory design engagements [Deconstruyendo el diseño colaborativo basado en la comunidad: Hacia compromisos de diseño participativo más equitativos]. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 3(CSCW), 1-25. https://doi.org/10.1145/3359318 DOI: https://doi.org/10.1145/3359318
Herodotou, C., Rienties, B., Boroowa, A., Zdrahal, Z., & Hlosta, M. (2019). A large-scale implementation of predictive learning analytics in higher education: the teachers’ role and perspective [Una implementación a gran escala de análisis predictivos del aprendizaje en la educación superior: el papel y la perspectiva de los docentes]. Educational Technology Research and Development: ETR & D, 67(5), 1273-1306. https://doi.org/10.1007/s11423-019-09685-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-019-09685-0
Ifenthaler, D., & Schumacher, C. (2016). Student perceptions of privacy principles for learning analytics [Percepciones de los estudiantes sobre los principios de privacidad para el análisis del aprendizaje]. Educational Technology Research and Development, 64(5), 923-938. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9477-y DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-016-9477-y
Isáziga David, C.-H., Gabalán Coello, J., & Vásquez-Rizo, F.-E. (2014, julio-diciembre). La intervención académica en la construcción de una sociedad con calidad: análisis del valor agregado en el proceso formativo colombiano. Hallazgos, 11(22), 359-384. https://doi.org/10.15332/s1794-3841.2014.0022.18 DOI: https://doi.org/10.15332/s1794-3841.2014.0022.18
Ji, H., Park, K., Jo, J., & Lim, H. (2016). Mining students activities from a computer supported collaborative learning system based on peer to peer network [Minería de actividades de los estudiantes desde un sistema de aprendizaje colaborativo asistido por computadora basado en una red de igual a igual]. Peer-to-Peer Networking and Applications, 9(3), 465-476. https://doi.org/10.1007/s12083-015-0397-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s12083-015-0397-0
Jones, K. M. L. (2019). Learning analytics and higher education: a proposed model for establishing informed consent mechanisms to promote student privacy and autonomy [Analítica de aprendizaje y educación superior: una propuesta de modelo para establecer mecanismos de consentimiento informado para promover la privacidad y autonomia de los estudiantes]. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0155-0 DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-019-0155-0
Jørnø, R. L., & Gynther, K. (2018). What constitutes an ‘actionable insight’ in Learning Analytics? [¿Qué constituye una “percepción procesable” en Learning Analytics?] Journal of Learning Analytics, 5(3), 198-221. https://doi.org/10.18608/jla.2018.53.13 DOI: https://doi.org/10.18608/jla.2018.53.13
Kosasi, S., Vedyanto, Kasma, U., & Ayu Eka Yuliani, I. D. (2020). The mediating role of learning analytics to improve student academic performance [El papel mediador de las analíticas de aprendizaje para mejorar el rendimiento académico de los estudiantes]. En 2020 2nd International Conference on Cybernetics and Intelligent System (ICORIS), (pp. 1-6). https://doi.org/10.1109/ICORIS50180.2020.9320802 DOI: https://doi.org/10.1109/ICORIS50180.2020.9320802
López-Pino, C. M., & Moncada-Jaimes, L. Z. (2012). Expectativas de acceso a la Universidad en los jóvenes de sectores populares bogotanos. Educación y Educadores, 15(3), 383-409. https://intellectum.unisabana.edu.co/handle/10818/15045 DOI: https://doi.org/10.5294/edu.2012.15.3.3
Márquez Jiménez, A. (2014) Restos y tensiones en la EMS [Editorial]. Perfiles Educativos, 36(14) 3-11. https://www.iisue.unam.mx/perfiles/numeros/2014/146 DOI: https://doi.org/10.1016/S0185-2698(14)70125-4
Ming Wong, B.T. (2017). Learning analytics in higher education: an analysis of case studies [Analítica de aprendizaje en la educación superior: un análisis de estudios de caso]. Asian Association of Open Universities Journal, 12(1), 21-40. https://doi.org/10.1108/AAOUJ-01-2017-0009 DOI: https://doi.org/10.1108/AAOUJ-01-2017-0009
Ministerio de Educación Nacional. (2017, 15 de septiembre). Resolución 18583, por la cual se ajustan las características específicas de calidad de los programas de Licenciatura para la obtención, renovación o modificación del registro calificado, y se deroga la Resolución 2041 de 2016. https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=71384
Monge López, D., Bonilla, R., & Aguilar-Freyan, W. (2017). El Inventario de Estrategias de Autorregulación: traducción al español, características psicométricas preliminares y su relación con variables sociodemográficas en una muestra de estudiantes universitarios. Avances en Psicología Latinoamericana, 35(1), 61-78. https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/apl/a.3729 DOI: https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/apl/a.3729
Monroy Mateus, A. F., Aguirre Lara, C., & Espitia Cubillos, A. A. (2018). Propuesta metodológica para identificar el valor agregado de Programas de ingeniería a partir del análisis de resultados de pruebas estandarizadas. Revista Educación en Ingeniería, 13(25), 102-107. https://doi.org/10.26507/rei.v13n25.868 DOI: https://doi.org/10.26507/rei.v13n25.868
Ochoa, X., & Wise, A. F. (2021). Supporting the shift to digital with student-centered learning analytics [Apoyar el cambio hacia lo digital con análisis de aprendizaje centrados en los estudiantes]. Educational Technology Research and Development, 69(1), 357-361. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09882-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-020-09882-2
Patil, J. M., & Gupta, S. R. (2019). Analytical review on various aspects of educational data mining and learning analytics [Revisión analítica sobre varios aspectos de la minería de datos educativos y el análisis del aprendizaje]. En 2019 International Conference on Innovative Trends and Advances in Engineering and Technology (ICITAET). https://doi.org/10.1109/ICITAET47105.2019.9170143 DOI: https://doi.org/10.1109/ICITAET47105.2019.9170143
Patwa, N., Seetharaman, A., Sreekumar, K., & Phani, S. (2018). Learning Analytics: Enhancing the quality of higher education [Learning Analytics: Mejorando la calidad de la educación superior]. Research Journal of Economics, 2(2). https://www.scitechnol.com/peer-review/learning-analytics-enhancing-the-quality-of-higher-education-miPz.php?article_id=7422
Popham, J. (1999). ¿Por qué las pruebas estandarizadas no miden la calidad educativa? Grupo de Trabajo sobre Estándares y Evaluación. Programa de Promoción de la Reforma Educativa en América Latina y el Caribe. https://www.thedialogue.org/wp-content/uploads/2016/07/1999-Porque-las-pruebas-estandarizadas-no-miden-la-calidad-educativa-Popham.pdf
Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. (2016). Informe Sobre Desarrollo Humano. https://hdr.undp.org/sites/default/files/HDR2016_SP_Overview_Web.pdf
Rao, T. R., Mitra, P., Bhatt, R., & Goswami, A. (2019). The big data system, components, tools, and technologies: a survey [El sistema de big data, componentes, herramientas y tecnologías: una encuesta]. Knowledge and Information Systems, 60(3), 1165-1245. https://doi.org/10.1007/s10115-018-1248-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s10115-018-1248-0
Rodríguez Sandoval, M. T., & Vilchez Pirela, R. A. (2017, enero-junio). Valor agregado como indicador de calidad en Programas académicos universitarios utilizando resultados de pruebas censales. Academia y Virtualidad, 10(1), 42-55. https://doi.org/10.18359/ravi.2691 DOI: https://doi.org/10.18359/ravi.2691
Sáenz-Castro, P., Vlachopoulos, D., & Fàbregues, S. (2021). Exploring the relationship between Saber Pro test outcomes and student teacher characteristics in Colombia: Recommendations for improving bachelor’s degree education [Explorando la relación entre los resultados de la prueba Saber Pro y las características de los futuros docentes en Colombia: recomendaciones para mejorar la educación de licenciatura]. Education Sciences, 11(9), Article 507. https://doi.org/10.3390/educsci11090507 DOI: https://doi.org/10.3390/educsci11090507
Santana Espitia, J. (2018). Propuesta metodológica para mejorar los resultados en las pruebas de estado saber Pro en la carrera de administración ambiental dentro del proceso de acreditación de alta calidad de la universidad distrital Francisco José de Caldas. [Monografía de pregrado, Universidad Distrital Francisco José de Caldas]. Repositorio digital institucional. https://repository.udistrital.edu.co/bitstream/handle/11349/13184/SantanaEspitiaJessicaLiliana?sequence=1
Siemens, G. (2012). Learning analytics: Envisioning a research discipline and a domain of practice [Analítica de aprendizaje: Visualización de una disciplina de investigación y un dominio de práctica]. En Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 4–8). ACM. https://dl.acm.org/doi/10.1145/2330601.2330605 DOI: https://doi.org/10.1145/2330601.2330605
Suryawan, A. D., & Putra, E. (2016, November). Analysis of determining factors for successful student's GPA achievement [Análisis de los factores determinantes para el logro del GPA de los estudiantes exitosos]. En 2016 11th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (KICSS) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/KICSS.2016.7951403 DOI: https://doi.org/10.1109/KICSS.2016.7951403
Toledo Lara, G. (2022, mayo-agosto). El currículum en la formación universitaria docente: aportes para un análisis crítico. Revista virtual Universidad Católica del Norte, (66), 183-212. https://doi.org/10.35575/rvucn.n66a8 DOI: https://doi.org/10.35575/rvucn.n66a8
Tsai, Y.-S., & Gasevic, D. (2017). Learning analytics in higher education --- challenges and policies: A review of eight learning analytics policies [Analítica de aprendizaje en la educación superior --- desafíos y políticas: una revisión de ocho políticas de analítica de aprendizaje]. Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3027385.3027400 DOI: https://doi.org/10.1145/3027385.3027400
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