Deserción en Estudiantes de Nuevo Ingreso a Carreras de Diseño. El Caso
de la Universidad de Buenos Aires, Argentina
Dropout Behaviour of Students Newly-Enrolled on Design Courses. The
Case of the University of Buenos Aires, Argentina
Marianela Noriega Biggio1,Stella Maris Vázquez2,Stella Maris García3
1 Jefe de Trabajos Prácticos del Ciclo Básico Común en la Facultad de
Arquitectura Diseño y Urbanismo de la Universidad de Buenos Aires,
Argentina. Arquitecta. Personal de apoyo del Centro de Investigaciones
en Antropología Filosófica y Cultural (CIAFIC), Argentina. Dirección
electrónica: marianelanorieoa@omail.com
2 Investigadora Independiente (CIAFIC-CONICET), Argentina. Doctora en
Filosofía de la Universidad Nacional de Cuyo, Argentina, Profesora de
Pedagogía y Bachiller en Teología. Dirección electrónica:
stellavazquez@.gmail.com
3 Profesora Titular del Ciclo Básico Común en la Facultad de
Arquitectura, Diseño y Urbanismo de la Universidad de Buenos Aires,
Argentina. Arquitecta. Especialista en Lógica y Técnica de la Forma.
Dirección electrónica: stellagarciacalvo@gmail.com
Dirección para correspondencia
Resumen
El artículo presenta los resultados de una investigación acerca de los
factores que inciden en la deserción y retención en la educación
superior. En una muestra de 2273 alumnos del primer año de las carreras
de Arquitectura, Diseño y Urbanismo de la Universidad de Buenos Aires,
Argentina, que cursaron la materia de Dibujo, se aplicó un instrumento
ad-hoc para evaluar la competencia espacial, el cuestionario MSLQ para
evaluar los componentes del estilo de aprendizaje y se recogieron los
datos demográficos y las calificaciones obtenidas por los alumnos. Se
verificó que los factores de más peso en la explicación de la varianza
para la deserción/retención fueron el nivel de competencia espacial en
el momento de iniciar el curso, el rendimiento del primer semestre y
las variables relacionadas con el estilo de aprendizaje. Además, se
verificaron relaciones con factores demográficos: sexo, momento de
inscripción, lugar de proveniencia y tipo de escuela media, gestión y
orientación. De estos resultados surgen algunas reflexiones en el plano
pedagógico, referidas a la necesidad de contribuir a que los alumnos
desarrollen estilos de aprendizaje adaptativos, que les permitan asumir
positivamente las exigencias que se derivan del nuevo ámbito de
estudio, en el que es preciso crecer en la auto-regulación.
Palabras clave: deserción, retención, competencia espacial,
rendimiento académico, estilos de aprendizaje, educación superior,
Argentina.
Abstract
The paper reports a study of the factors behind retention and dropping
out phenomena at higher education level. The sample was made up of 2273
fist-year students enrolled on the drawing course at the Architecture,
Design, and Urban Planning School, University of Buenos Aires. An ad
hoc instrument was devised to assess spatial competence, and the
Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) was used to
determine learning style. Demographic data and students marks were also
gathered. It was verified that the more significant factors in the
explanation of the variance for the attrition/retention were the level
of spatial competence in the moment of starting the course, the
performance of the first semester and variables related to the learning
style. In addition, relationships with demographic factors were
verified: sex, time of registration, place of origin and type of middle
school, management and orientation. From these results, some
reflections arise in the classroom level, based on the need to help
students develop styles of adaptive learning, enabling them to
positively take on the demands arising from the new field of study, in
which it must grow in self-regulation.
Key words: drop-out, retention, spatial competence, academic
performance, learning styles, higher education, Argentina.
1. Introducción1
El fracaso académico y la deserción son dos importantes indicadores de
calidad educativa. En la universidad, ambos fenómenos se producen de
modo más notable en el primer año de los estudios y se han agudizado en
las últimas dos décadas, a partir de la expansión de la matrícula, que
se da sobre todo en América Latina, desde los años noventa (Biazus,
2004; Gómez-Senent Martínez y otros, 2004; López-Justicia y otros,
2008; Parrino, 2010).
En Latinoamérica (Informe IESALC, 2006) la matrícula de la educación
superior se ha duplicado entre 1996 y 2006, pero es más baja para Chile
y Brasil –que, sin embargo, tienen tasas más altas de graduación- y más
alta para Argentina. México y República Dominicana.
El período más crítico es el primer semestre, como lo señalan diversas
investigaciones. En países europeos, distintos Informes indican que el
abandono en el primer año se ubica entre el 16 y 24% y parece estar
asociado con variables de tipo personal, más que contextuales (Cabrera
y otros, 2006; Lowis y Castley 2008; Baldwin, 2007; Bethencourt Benítez
y otros, 2008).
En nuestro país, en la Universidad de Buenos Aires (UBA), en 1985 se
creó el Ciclo Básico Común (CBC), que constituye el primer año de los
estudios universitarios, y cuyos objetivos generales son: "brindar una
formación básica, integral e interdisciplinaria; desarrollar el
pensamiento crítico; consolidar metodologías de aprendizaje y
contribuir a una formación ética, cívica y democrática de los alumnos
de la universidad"2. El ingreso al CBC es irrestricto y está compuesto
por 6 materias: dos comunes a todas las carreras, dos según la
orientación en la que está comprendida la carrera elegida y dos
específicas de dicha carrera. Además, los estudiantes que seguirán sus
estudios en la Facultad de Arquitectura, Diseño y Urbanismo (FADU)3
deben cursar un taller anual de Dibujo. La aprobación de estas materias
es obligatoria para proseguir los estudios en la carrera elegida.
En la investigación cuyos resultados presentamos, realizada con
estudiantes que cursan taller de Dibujo del Ciclo Básico Común (CBC) en
la Facultad de Arquitectura. Diseño y Urbanismo (FADU) de la
Universidad de Buenos Aires (UBA), nos hemos centrado en particular, en
lo que respecta a factores personales, en el dominio de habilidades que
integran la competencia espacial -dado el tipo de carreras que se
dictan en la población a la que pertenece nuestra muestra- y en los
patrones diferenciales de metas motivacionales y uso de estrategias,
que integran el estilo o patrón de aprendizaje, diferenciado para cada
uno de los sujetos. Además, se ha intentado relacionar estos dos
aspectos con variables demográficas tales como el sexo, la escuela
media de proveniencia, el momento en que el alumno formaliza su
inscripción al CBC y su fuente de información respecto de las
características de la carrera elegida.
2. Referentes Teóricos
2.1 Factores que inciden en la deserción
Los factores que inciden en la deserción han sido agrupados en dos
grandes tipos, por una parte se hallan ciertas condiciones
socio-estructurales, entre las cuales se destacan las económicas y las
derivadas de los conocimientos y hábitos de estudio que aporta la
escuela media, por otra, cada vez se insiste más en factores de tipo
personal: metas, motivaciones, nivel de compromiso con la nueva
actividad académica, gestión eficaz del tiempo.
Distintos autores señalan que el fracaso en el primer año de
universidad se asocia con la concepción del conocimiento que trae el
estudiante (Neto Borges y otros, 2003; Tynjálá y otros, 2005), con el
predominio de estrategias de estudio superficiales (Rowe, 2002), o la
aplicación deficiente de estrategias de estudio (generales o
específicas) de los contenidos de cada carrera, con las metas y
motivaciones de los alumnos (Silva, 2005), en particular con la
capacidad de persistencia y el manejo eficiente del tiempo de estudio.
Se destaca la necesidad de que los alumnos adviertan que el estudio en
la universidad debe ser cada vez más independiente (Broad, 2006) y debe
tener prioridad el aprendizaje conceptual, que crea un potencial para
generar nuevos conocimientos, lo que a su vez requiere un modo de
enseñar y de evaluar compatible con la aplicación de estrategias de
profundidad, más allá de las estrategias básicas que se traen del nivel
medio (Washer, 2007).
En la investigación actual estos factores son considerados como
componentes del estilo de aprendizaje, término que alude a una forma de
estudiar y de considerar la actividad de estudio, relativamente
estable, pero no inmutable. El estilo no es visto como un rasgo de
personalidad, sino como el resultado de un inter-juego temporal entre
aspectos personales y contextuales (Vermunt, 1998; Vermunt y Verloop,
1999), que integra en un todo aspectos motivacionales, conductuales,
concepciones de lo que es aprender, uso de estrategias de procesamiento
cognitivo y de regulación, tanto de procesos como de resultados, cada
uno de ellos asociado de un modo característico con los restantes
(Vázquez, 2009) y que juega un rol decisivo en la predicción del
rendimiento académico (Diseth y Martinsen, 2003; McKenzie, Gow y
Schweitzer, 2004; Valadas, Ribeiro Goncalves y Madeira Faísca, 2010).
Dentro de estos estilos hay un acuerdo en considerar que el estilo de
aprendizaje más exitoso, y por tanto el que se debe promover en los
alumnos, es el que se caracteriza por la motivación intrínseca, la
autorregulación y el uso de estrategias profundas, denominado estilo
auto-regulado (Pintrich y Zusho, 2002; Puustinen y Pulkkinnen, 2001) .
Los estudiantes autorregulados dirigen su aprendizaje a través del uso
de una serie de estrategias cognitivas, metacognitivas, motivacionales
y de apoyo que les permiten regular y controlar de forma intencional
todo el proceso -conocen sus habilidades, los conocimientos que poseen,
saben qué deben hacer para aprender, han aprendido a monitorear sus
conductas de estudio, advierten qué exigencias tienen las tareas que se
proponen en el ámbito académico. Por otra parte, son sujetos que tienen
motivación para aprender y son capaces de regular esa motivación;
tienen iniciativa, son capaces de mantener el esfuerzo, de controlar
los factores internos y externos que pueden debilitar el esfuerzo.
El aprendizaje autorregulado exige del alumno la toma de conciencia de
las dificultades que pueden impedir el aprendizaje, la utilización
deliberada de procedimientos (estrategias) encaminada a alcanzar sus
metas, y el control detallado de las variables afectivas y cognitivas.
Por otra parte, hay investigaciones que informan sobre las diferencias
por sexo en el uso de estrategias, en particular las mujeres aventajan
a los varones en las estrategias de organización, manejo de tiempo y de
ambiente, regulación del esfuerzo (Ray, Garavalia y Gredler, 2003),
planificación y fijación de metas (Pajares, 2002). También se han
hallado niveles más altos de motivación intrínseca y valor dado a las
tareas académicas en las mujeres (Abar y Loken, 2010; Vrugt y Oort,
2008).
2.2 La deserción en el contexto nacional en Argentina
De acuerdo con las estadísticas oficiales correspondientes a 2011,
treinta de cada cien habitantes de nuestro país asisten a
establecimientos educativos y la población universitaria representa
alrededor del 4% de la población y el 17% de los estudiantes de todo el
sistema.
El sistema universitario en Argentina se caracteriza por una gran
heterogeneidad. En 1975 había 24 universidades de gestión estatal y 21
de gestión privada. A partir de 1983, con el advenimiento de la
democracia, se desarrolla una tendencia a descentralizar los servicios
educativos universitarios y al comienzo del S XXI se contaban ya 39
universidades de gestión estatal, varias de las cuales tienen un número
variable de filiales en distintas localidades, 6 institutos
universitarios estatales, 41 universidades privadas y 12 institutos
universitarios privados. En la actualidad hay 47 universidades de
gestión estatal, 9 de ellas se crearon en la última década
En particular, dentro del tema del que se ocupa este trabajo, cabe
señalar que los modos de acceso a los estudios universitarios varían
según el criterio de cada una de las instituciones. De acuerdo con la
clasificación de Sigal (Sigal, 2003; Ramallo y Sigal, 2010), estos
modos se pueden agrupar en tres tipos, cada uno de los cuales, a su
vez, tiene modos de implementación diversificadas:
a) Ingreso irrestricto (puede ser directo, sin otro requisito que el
certificado de aprobación del nivel medio o con cursos de apoyo de
orientación, no eliminatorios).
b) Ingreso por la aprobación de un examen, sin cupo (con ciclos de
nivelación, pruebas de aptitud específicas, etc.).
c) Ingreso por examen, con cupo.
A esto debe agregarse que en la última década muchas universidades han
llevado adelante distintas iniciativas de articulación con el Nivel
Medio, todas ellas tendientes a aumentar la matrícula. la probabilidad
de éxito académico de los futuros alumnos y, en consecuencia, la
disminución de la deserción. En la universidad de gestión estatal
prevalece la modalidad de ingreso irrestricto.
La Universidad de Buenos Aires queda fuera de esta clasificación, ya
que, como se explicó más arriba, ha implementado el Ciclo Básico Común,
considerando a los inscriptos en el mismo como estudiantes
universitarios.
Según algunos autores (García Guadilla, 1991; Parrino, 2010), en todos
los casos hay selección, ya sea explícita o implícita; esta última se
evidencia en el desgranamiento que se opera a lo largo del primer año
de los estudios universitarios. Así, en Argentina, según datos de
20084, el 50% abandona antes de llegar al segundo año y se consigna un
37.5% de alumnos reinscriptos, que en el año anterior no habían
aprobado ninguna materia o sólo una.
Las tasas de graduación en la Argentina, en la última década, han
tenido una evolución que se sintetiza en la Tabla 1:
De la Tabla se desprende que, considerando los porcentajes globales, la
tasa se ha mantenido constante, con un leve aumento en 2011. Sin
embargo, si se toman en cuenta los valores desagregados, se advierte
que esa constante corresponde a las universidades de gestión estatal,
mientras que en el caso de las de gestión privada la tasa se ha
incrementado de modo significativo en menos de una década.
Los valores de esta tasa permiten aproximarse a los valores de la
deserción, ya que si bien esta expresa, de modo directo, el porcentaje
de alumnos que se han graduado en el período de duración estipulado
teóricamente como duración de las carreras, el hecho de tomar los
valores correspondientes a una década permitiría inferir que la tasa de
deserción media está por encima del 70% -y casi alcanza el 80% para la
universidad estatal-, lo que sería congruente con la información de las
estadísticas que fijan el abandono del primer año en 50%. En el resto
de los años se produciría una deserción de más del 20%.
Por otra parte, en el caso de las universidades estatales se observa
una importante dispersión regional, que torna no representativa la
media, ya que mientras en universidades del noroeste y sur del país esa
tasa se ubica entre el 5% y 7%, el valor más alto de graduación
corresponde a la Universidad de Córdoba -región central-, con 40
graduados cada 100 ingresantes.
La interpretación de esta dispersión excede el marco de los objetivos
de este trabajo, pero puede pensarse, por una parte, en las
características socio-económico-culturales que diferencian las regiones
del país. y. por otra parte, en los perfiles institucionales de las
universidades.
En todos los casos estamos siempre lejos de cifras homólogas respecto
de otros países, incluso de Brasil, que triplica nuestra tasa de
retención y, en consecuencia, de graduación (Guadagni, 2011).
En el caso que nos ocupa, según los informes anuales de la Secretaría
de Políticas Universitarias (Argentina, 1999-2011), la tasa de egresos
-la razón entre número de ingresantes y de egresados por cohorte-, para
las carreras que integran la FADU, en 2008 fue del 11% y en 2010 del
18%, para el resto de los años no se tienen datos desagregados.
3. Objetivos
La investigación se centró en la exploración de:
- La relación entre deserción y niveles de competencia espacial.
- El rol mediador de los estilos de aprendizaje en esa relación.
- La influencia de factores demográficos en la tasa de deserción: sexo,
escuela de proveniencia (técnica-no técnica, privada-estatal), fuente
de información acerca de la carrera elegida (escuela, orientación
vocacional, familia, internet, otras fuentes), atribuciones de
habilidad para el dibujo a mano alzada, conocimientos previos de dibujo
técnico, lugar de proveniencia de los alumnos (Ciudad de Buenos Aires y
Gran Buenos Aires. interior del país o país extranjero), momento en que
se efectiviza la inscripción (octubre/noviembre, antes o después),
carrera para la que se inscriben en el CBC.
4. Método
4.1 Muestra
La muestra está integrada por un total de 2273 alumnos que cursan un
taller de Dibujo del CBC en la FADU de las cohortes 2010, 2011 y 2012;
se compone de un 69% de mujeres y 31% de varones, proporción que
respeta la composición de la población de la que se toma la muestra. La
edad promedio es X=18.74 SD=2.36. Hay un 6.5% de alumnos que provienen
del extranjero, 16.5% provenientes del interior del país, el resto de
la Ciudad de Buenos Aires y Gran Buenos Aires. Del nivel medio de
gestión estatal proviene el 29.4%, el resto hizo sus estudios en
escuelas de gestión privada.
4.2 Diseño
Se usó un diseño transversal, no probabilístico, no experimental -no se
manipularon variables-, de carácter intencional -porque se trabajó con
los alumnos que cursaban la materia, sin establecer otro criterio de
selección- y ecológico -ya que los datos se recogieron en el aula.
Para el análisis de los datos se usaron los siguientes estadísticos:
análisis de varianza (ANOVA one way),prueba X2, pruebas de
significación de la diferencia de proporciones, análisis factorial de
varianza y análisis de conglomerados de K medias. Se usó el SPSS.17.
4.3 Instrumentos
La competencia espacial se evaluó con una prueba preparada ad
hoc,compuesta por 12 ítemes. Los cuatro ítemes de rotación pertenecen
al Purdue Spatial Visualizations Test/ Visualizations of Rotations
(PSVT/TR) (Bodner y Guay, 1997), un test diseñado para evaluar la
habilidad de visualizar la rotación de objetos tridimensionales (ver
Figura 1). Los cuatro ítems correspondientes a desarrollo de
superficies se tomaron de la sub-escala de relaciones espaciales de la
prueba DAT -Differential Aptitudes Test- (Bennett, Seashore y Wesman,
1947) (ver Figura 2). Las tareas de desarrollos de superficies permiten
evaluar la habilidad de los sujetos para moverse entre las dimensiones
del plano al volumen y viceversa y están vinculadas al desarrollo de la
habilidad para imaginar proyecciones y para la configuración mental de
volúmenes complejos. Por último, cuatro ítemes de proyecciones se
elaboraron a partir de ejercicios que son comunes en las tareas de
resolución de problemas en carreras técnicas, porque no existen tests
estandarizados referidos a este tipo de tareas de visualización. Se
pide a los sujetos que identifiquen en las proyecciones dadas (vistas
superior, frontal y lateral), qué superficies se corresponden con la
perspectiva y que identifiquen en la perspectiva axonométrica de un
objeto las superficies que están representadas en sus proyecciones (ver
Figura 3). El instrumento se aplicó en situación de aula, con una
duración de 45 minutos. Se recogieron 1813 protocolos.
En investigaciones previas se probó la validez y confiabilidad de la
prueba (Vázquez, García y Noriega Biggio, 2011).
Para la evaluación de la variable rendimiento académico se recogieron
las calificaciones de mitad de año correspondientes a 2273 alumnos. Los
valores de la variable están entre 0 y 10.
Para la evaluación de las variables motivacionales y de uso de
estrategias -que son los componentes del estilo de aprendizaje- se usó
el cuestionario MSLQ (Motivated Strategies for Learning
Questionnaire, Pintrich y De Groot, 1990; García Duncan y McKeachie,
2005). un instrumento compuesto por 81 ítems distribuidos en 15
subescalas Lickert que evalúan los componentes cognitivos,
metacognitivos y afectivos que forman parte del comportamiento
académico autorregulado:
Referidos al aspecto motivacional de expectativas y valor (metas
intrínsecas y extrínsecas de la tarea académica; autoeficacia,
creencias acerca de la importancia intrínseca de una tarea y de su
interés y utilidad para el sujeto; creencias de control de resultados y
ansiedad.
Referidos a aspectos cognitivos y socio-cognitivos (Uso de estrategias
cognitivas de repetición, elaboración, organización y pensamiento
crítico; planificación y monitoreo de la propia actividad; manejo del
tiempo y ambiente de estudio; inversión de esfuerzo. inclinación al
trabajo en grupo y búsqueda de ayuda).
Para la asignación de puntaje cada ítem del MSLQ se evalúa con una
escala Likert (0 a 3), se suma el puntaje obtenido en cada ítem y el
resultado se convierte a escala 10. Al finalizar el primer semestre se
entregó a cada alumno un cuestionario MSLQ, para su completamiento
fuera del horario de clases. Se recogieron 943 protocolos.
4.4 Procedimiento
La prueba de competencia espacial se tomó en la primera semana de clase
del curso lectivo, dentro del horario de clases y estuvo a cargo de
cada uno de los docentes que integran la cátedra de Taller de Dibujo.
El cuestionario MSLQ se entregó a los alumnos antes de finalizar el
primer semestre y fue recogido por cada uno de los docentes del Taller.
5. Resultados
5.1 Deserción y rendimiento académico
El fenómeno de la deserción ocurre, en porcentajes equivalentes antes
del cierre del primer semestre (13.7%) y luego de éste (13.2%). Si se
considera en forma desagregada, en 2009 y 2010 la deserción fue del
30%, en 2011 bajó al 20%, porcentajes que coinciden con los informados
para todo el CBC (Ferronato. 2011), y en 2012 creció nuevamente, al
33.4%.
Un análisis de varianza one way muestra que el rendimiento académico
del primer semestre es un factor que pesa de modo decisivo en la
retención [F (1. 2271)= 287. p < 0.01] (ver Gráfico 1).
5.2 Deserción y estilos de aprendizaje
A partir de los datos recogidos mediante la aplicación del MSLQ se hizo
un análisis de conglomerados de K medias del que surgió la existencia
de tres estilos de aprendizaje, que se identificaron como estilo,
profundo, intermedio y superficial.
Superficial: Este grupo se caracteriza por el bajo empleo de
estrategias cognitivas, muypoca capacidad de autorregulación, de manejo
de tiempo y ambiente y de motivaciónintrínseca.
Intermedio: Es un grupo con un uso moderado de estrategias cognitivas y
metacognitivas, con el nivel de ansiedad más alto.
Profundo: Este grupo sobresale por sus metas intrínsecas y el valor que
le da a la tarea escolar, informan del uso de estrategias básicas y
profundas, manejan su tiempo, ambiente y esfuerzo y buscan ayuda.
Tienen un perfil que responde a los rasgos del alumno auto-regulado.
Para evaluar la relación del estilo de aprendizaje con la deserción, se
hace una prueba X2, ya que las variables son categóricas. Con los
porcentajes obtenidos se establece la significación de la diferencia de
proporciones, lo que permite establecer que el menor porcentaje
[X2=8.56 (2) p < 0.02] de deserción se da en el grupo de estilo
profundo respecto de los otros dos grupos. Por otra parte en la tasa de
retención hay diferencia significativa [X2= 6.42 (2), p < 0.02]
entre el grupo de estilo profundo y el de estilo superficial, en favor
de los primeros, mientras que no hay diferencia significativa entre
deserción y retención en el grupo intermedio. (Ver Gráfico 2).
En efecto, en el gráfico se observa que de la totalidad de los alumnos
que desertan sólo un 24% de los alumnos pertenece al grupo de estilo
profundo, en tanto que el 37% de los que son retenidos en el sistema
pertenece a este grupo y sólo un 29% pertenece al grupo de estilo
superficial.
5.3 Deserción y competencia espacial
Un análisis de varianza one way permite mostrar que la competencia
espacial inicial afecta significativamente el nivel de deserción [F (1,
1812) = 42.51, p< 0.01].
Los que abandonaron tienen una media de competencia espacial cercana a
5.55; a diferencia del grupo de los que finalizan la materia, donde la
media es de 6.35 puntos.
La prueba X2 muestra una relación significativa entre el porcentaje de
deserción y los niveles de competencia espacial [X2 (2) = 30.66. p
< 0.001] (ver Gráfico 3): del grupo de sujetos que desertó, el
48% tenía bajo nivel de competencia espacial, en tanto que sólo un 22%
tiene alto nivel de competencia espacial.
Por otra parte, la prueba de significación de la diferencia de
proporciones indica que el grupo de competencia espacial baja se
integra con sujetos que en porcentaje significativamente más alto son
de estilo intermedio [z= 3.59 p < 0.01]. En el grupo de
competencia espacial media no hay diferencias por estilo de aprendizaje
y en el grupo de competencia espacial alta hay un porcentaje
significativamente menor de sujetos con estilo de aprendizaje
intermedio [z= 3.96 p < 0.01] (ver Tabla 2).
Una lectura alternativa de los mismos datos, informa que ni en el grupo
de estilo superficial ni en el grupo de estilo profundo hay diferencias
significativas por nivel de competencia espacial, en cambio en el grupo
de estilo intermedio si las hay, puesto que en este grupo el 44.9%
tiene un bajo nivel de competencia espacial y sólo el 19.9% tiene alta
competencia espacial [z= 6.02 p < 0.01] (Ver Gráfico 4).
5.4 Rendimiento académico, competencia espacial y estilos de aprendizaje
Como se mostró más arriba, el rendimiento del primer semestre es el
factor que más incide en el abandono; de allí que sea pertinente
preguntarnos en qué medida inciden sobre ese rendimiento parcial los
factores antedichos. Un análisis de varianza factorial (Ver Gráfico 5)
muestra que el rendimiento más alto corresponde a los alumnos que
tienen un estilo de aprendizaje profundo y alta competencia espacial [F
(8, 708) = 14.78, p< 0.001]. El análisis de varianza one way
permite verificar que ambos factores pesan, pero en el caso del grupo
con estilo superficial, las diferencias en rendimiento, según niveles
de competencia espacial, no son significativas, lo que equivale a decir
que en este grupo el estilo implica un lastre negativo, que impide
hacer rendir el potencial intelectual. En cambio, sí hay diferencias
significativas para los otros dos grupos -estilo intermedio: F (2) =
23.36, p< 0.001; estilo profundo: F (2) = 15.51, p<
0.001- y en este caso el estilo potencia la capacidad.
Se verifica una interacción [F (2) = 2.65, p < 0.04] porque el
grupo de estilo intermedio y competencia espacial más baja tienen un
rendimiento inferior a los del grupo de estilo superficial, relación
que se invierte para el grupo de estilo intermedio con competencia
espacial media o alta.
5.5 Deserción y factores demográficos
Hay diferencias significativas por sexo [X2 (1, 2637) = 13.97, p
< 0.001] (Ver Gráfico 6), ya que el porcentaje de varones que
desertan es mayor que el de las mujeres. Tienen tasa más baja de
deserción los alumnos que provienen de escuela técnica [X2 (1) = 3.18,
p < 0.05] (Ver Gráfico 7), los que han cursado la escuela
secundaria en instituciones de gestión privada [X2 (1) = 25.38 p
< 0.001] (Ver Gráfico 8), los alumnos que se inscribieron antes
del último llamado [X2 (2) = 14.28, p < 0.002] (Ver Gráfico 9),
los que no se atribuyen baja habilidad en dibujo a mano alzada [X2 (3)
= 15.28 p < 0.003] (Ver Gráfico 10). Los alumnos que se han
inscripto en las carreras de Diseño de imagen y sonido y Diseño de
indumentaria son los que tienen mayor tasa de deserción [X2 (6) = 78.05
p < 0.001], en tanto que la mayor tasa de retención la tienen
los inscriptos en Arquitectura y Diseño Industrial (Ver Gráfico 11).
También se observó menor tasa de deserción en los alumnos que refieren
haber recibido información de la carrera en su familia, aunque la
diferencia no llega a ser significativa. Por último, hay más deserción
en los alumnos que provienen del extranjero [X2 (2) = 7.31, p <
0.03], a diferencia de los que provienen de Ciudad de Buenos Aires y
Gran Buenos Aires.
6. Conclusiones
A partir del análisis de los datos recogidos se verificó que los
factores de más peso en la explicación de la varianza para la
deserción/retención fueron el nivel de competencia espacial en el
momento de iniciar el curso, el rendimiento del primer semestre y las
variables relacionadas con el estilo de aprendizaje. Además, se
verificaron relaciones con factoresdemográficos: sexo, momento de
inscripción, lugar de proveniencia y tipo de escuela media -gestión y
orientación.
El peso de la competencia espacial es relevante -entre los alumnos que
desertan, el 48% tiene un nivel bajo de competencia espacial, y sólo un
22% tiene alto nivel-, lo que podría inducir a interpretar que
permanecen sólo los más capaces; sin embargo, esta interpretación deber
ser matizada por la interacción de esta capacidad con otros factores,
en primer lugar con el estilo de aprendizaje. En efecto, se mostró que
el grupo de desertores contiene un 38% de sujetos con estilo
superficial y sólo un 24% de sujetos con estilo profundo; lo que
permite inferir que cuando los alumnos tienen mayor valoración de la
tarea y motivación intrínseca, aplican estrategias de organización,
gestionan de modo más eficiente su tiempo de estudio e invierten más
esfuerzo en la tarea académica, potencian su capacidad intelectual y,
cuando ésta es baja o media, compensan ese déficit y logran finalizar
el curso. Los alumnos con estilo profundo alcanzan un rendimiento
satisfactorio en el primer semestre, lo que los pone en condiciones más
favorables para finalizar el curso. En cambio, los alumnos con estilo
superficial no logran potenciar su capacidad, porque no hay diferencias
en rendimiento para este grupo en relación con su nivel diferencial de
competencia espacial.
Por otra parte, la interacción verificada puede interpretarse en el
sentido de que cuando la competencia espacial es muy baja, el estilo no
logra superar ese obstáculo, pero con una competencia espacial media o
alta el grupo de estilo intermedio supera a los de estilo superficial.
Se verificó también que el porcentaje de mujeres que desertan es menor
que el de los varones, lo que podría relacionarse con el peso del
estilo de aprendizaje, ya que en investigaciones previas, tanto propias
(Vázquez y Noriega Biggio, 2010, Vázquez, Noriega Biggio y García,
2013), como de otros autores (Ray, Garavalia y Gredler, 2003; Pajares,
2002; Abar y Loken, 2010; Vrugt y Oort, 2008) se ha mostrado que las
mujeres aventajan a los varones en el empleo de estrategias de
profundidad, en valoración de la tarea y en uso del tiempo y solicitud
de ayuda, que son componentes centrales del estilo profundo, aunque
tienen menor nivel de competencia espacial (Hirnstein, Bayer y
Hausmann, 2009; Linn y Petersen, 1985; Voyer, Voyer y Bryden, 1995;
Heil y Jansen-Osmann, 2008; Quinn y Liben, 2008).
La diferencia en tasa de deserción, menor para los alumnos que
provienen de escuelas de gestión privada, es congruente con datos
relevados por otras investigaciones (Guadagni, 2011). Esto se une al
dato de que, según el Censo universitario de 2004, en la Universidad de
Buenos Aires el 56 % de los alumnos inscriptos y el 70% de los
graduados provienen de escuelas privadas.
El hecho de que deserten en menor proporción los alumnos que se
inscriben antes del último llamado, puede interpretarse en relación con
la calidad de la toma de decisión.
Por último, la menor deserción de los alumnos que han recibido
información de la carrera por vía familiar, podría deberse a que en
estos casos la elección de carrera está sostenida en un contexto
profesional afín.
La mayor deserción de alumnos inscriptos para la Carrera de Diseño de
Indumentaria contrasta con el hecho de que en 2012 se triplicó la
matrícula para esta carrera.
De estos resultados surgen algunas reflexiones en el plano pedagógico,
referidas a la necesidad de contribuir a que los alumnos desarrollen
estilos de aprendizaje adaptativos, que les permitan asumir
positivamente las exigencias que se derivan del nuevo ámbito de
estudio, en el que es preciso crecer en la auto-regulación. Más allá de
este aspecto, ligado a la dimensión personal, están las reflexiones
sobre el rol del contexto social, que deben ser objeto de otro trabajo.
1 Esta experiencia se realizó en el marco del proyecto UBACyT
2010-2012/2012-2014 "Competencia espacial para el proyecto del hábitat.
Experiencia didáctica en el aprendizaje del dibujo". Equipo de
Investigación Directora: Arq. Stella Maris García. Investigadores: Arq.
Carlos Barone; Arq. Mariana Basiglio; Arq. Marianela Noriega Biggio;
Arq. Laura Oliva; Dra. en Filosofía Stella Maris Vázquez
2 Universidad de Buenos Aires. Ciclo Básico Común. Recuperado de
http://www.cbc.uba.ar/Introduccion
3 Las carreras que se dictan en la FADU son: Arquitectura. Diseño
Gráfico. Diseño Industrial. Diseño de Indumentaria y Textil. Diseño de
Imagen y Sonido. Licenciatura en Planificación y Diseño del Paisaje.
4 Foro sobre Educación Superior Pública en el Siglo XXI. Recuperado de
http://www.elsigloweb.com/nota/15874/el-50-por-ciento-de-los-estudiantes-deja-su-carrera.html
Referencias
Abar, Beau y Loken, Eric. (2010). Self-regulated learning and
self-directed learning in a pre-college sample. Learning and
Individuáis Differences, 20, 25-29.
Argentina, Secretaría de Políticas Universitarias (SPU) del Ministerio
de Educación de la Nación. (1999 a 2011). Anuarios de estadísticas
universitarias 1999-2011. Buenos Aires. Recuperado
de http://portales.educacion.gov.ar/spu/investigacion-y-estadisticas/anuarios/
Baldwin, Lynne. (2007). Editorial. Active Learning in Higher Education
8(3), 195-200
Bennet, George, Seashore, Harold y Wesman, Alexander. (1947).
Differential Aptitude Test. New York: Psychological Corp.
Bethencourt Benítez, José Tomás, Cabrera Pérez, Lidia, Hernández
Cabrera, Juan Andrés, Álvarez Pérez, Pedro y González Afonso, Miriam.
(2008). Variables psicológicas y educativas en el abandono
universitario. Electronic Journal of Research in Educational Psychology
6(16), 603-622. Recuperado de
http://www.investigacion-psicopedagogica.org/revista/new/ContadorArticulo.php?223
Biazus, Cleber Augusto. (2004). Sistema de fatores que influenciam o
aluno a evadirse dos cursos de graduagao na UFSM. Tese. Universidade
Federal de Santa Catarina. Florianópolis, Brasil.
Bodner, George y Guay, Roland. (1997). The Purdue Visualization of
Rotations Test. The Chemical Educator, 2(4), 1-17.
Broad, James. (2006). Interpretations of independent learning in
further education. Journal of Further &Higher Education, 30(2),
119-143.
Cabrera, Lidia, Bethencourt, José Tomás, Álvarez Pérez, Pedro y
Gonzalez Afonso, Miriam (2006). El problema del abandono de los
estudios universitarios. Relieve 12(2), 171¬203. Recuperado de
http://www.uv.es/relieve/v12n2/RELIEVEv12n2 1.htm
Diseth, Age y Martinsen, 0yvind. (2003). Approaches to learning,
cognitive styles, and motives as predictors of academic achievement.
Educational Psychology, 23, 195-207.
Ferronato, Jorge. (2011). El 78% de los alumnos finaliza el ciclo y
arquitectura lidera la inscripción. Noticias Universia,30 de octubre de
2011. Recuperado de
http://noticias.universia.com.ar/vida-universitaria/noticia/2011/10/31/884045/78-alumnos-finaliza-ciclo-arquitectura-lidera-inscripcion.html
García Guadilla, Carmen. (1991). Modelos de acceso y politicas de
ingreso a la educacion superior. El caso de America Latina y el Caribe.
Revista Educación Superior y Sociedad, 2(2), 72-93.
García Duncan, Teresa y McKeachie, Wilbert. (2005). The making of the
motivated strategies for learning questionnaire. Educational
Psychologist, 40(2), 117-128.
Gómez-Senent Martínez, Eliseo; Carda Batalla, Isabel y Cañizares
Domenech, Ana. (2004). Europa Project: education for learning. European
Journal of Engineering Education, 29(2), 299-306.
Guadagni, Alieto. (2011). Deserción, Desigualdad y Calidad Educativa.
Econométrica S.A economic research and forecasts Informe Especial,
(415), 1-18.
Heil, Martin y Jansen-Osmann, Petra. (2008). Sex differences in mental
rotation with polygons of different complexity: Do men utilize holistic
processes whereas women prefer piecemeal ones? Quarterly Journal of
Experimental Psychology, 61(5), 683-689.
Hirnstein, Marco, Bayer, Ulrike y Hausmann, Markus. (2009).
Sex-specific response strategies in mental rotation. Learning and
Individual Differences, 19(2) 225-228.
Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en
América Latina y el Caribe (IESALC). (2006). Informe sobre la educación
superior en América Latina y el Caribe. 2000-2005. La metamorfosis de
la educación superior. Caracas: UNESCO.
Linn, Marcia y Petersen, Anne. (1985). Emergence and Characterization
of Sex Differences in Spatial Ability: A Meta-Analysis. Child
Development, 56(6), 1479-1498.
López-Justicia, Ma. Dolores, Hernández, Carmen, Fernández Jiménez,
Carolina, Polo Sanchez, Tamara y Chacón López, Elena. (2008).
Características formativas y socio-afectivas del alumnado de nuevo
ingreso en la Universidad. Revista Electrónica de Investigación
Psico-educativa, 14(6), 95-115.
Lowis, Mike y Castley, Andrew. (2008). Factors affecting student
progression and achievement: prediction and intervention. A two-year
study. Innovations in Education and Teaching International,45(4),
333-343
McKenzie, Kirsten, Gow, Kathryn y Schweitzer, Robert. (2004). Exploring
the first year academic achievement through structural equation
modelling. Higher Education Research and Development, 23(1), 95-112.
Neto Borges, Mario, Do Carmo Narciso Silva Goncalves, Maria y Macedo
Cunha, Flavio. (2003). Teaching and learning conceptions in engineering
education. European Journal of Engineering Education, 28(4), 523-535.
Pajares, Frank. (2002). Gender and perceived self-efficacy in
self-regulated learning. Theory into Practice, 41(2), 116-125.
Parrino, María del Carmen. (2010). Deserción en el primer año
universitario. Dificultades y logros. X Coloquio Internacional sobre
Gestión Universitaria en América del Sur. Mar del Plata, 8, 9 y 10 de
diciembre de 2010.
Pintrich, Paul y Zusho, Akane. (2002). The development of academic
self-regulation: The role of cognitive and motivational factors. En A.
Wigfield y J.S. Eccles (Eds.), Development of achievement motivation
(pp. 249-284). San Diego, CA: Academic Press.
Pintrich, Paul y De Groot, Elizabeth. (1990). Motivated and
self-regulated learning components of classroom academic performance.
Journal of Educational Psychology,82(1), 33-40.
Puustinen, Minna y Pulkkinen, Lea. (2001). Models of Self-regulated
Learning: a review. Scandinavian Journal of Educational Research,
45(3), 269-286.
Quinn, Paul y Liben, Lynn. (2008). A Sex difference in mental rotation
in young infants. Psychological Science, 19(11), 1067-1070.
Ramallo, Milena y Sigal, Víctor (2010). Los sistemas de admisión de las
universidades en la Argentina (Documento de Trabajo N° 255).
Universidad de Belgrano. Recuperado de
http://www.ub.edu.ar/investigaciones/dt nuevos/255 Sigal.pdf
Ray, Marilyn, Garavalia, Linda y Gredler, Margaret. (2003). Gender
differences in self-regulated learning, task value, and achievement in
developmental college students. Paper presented at the annual meeting
of the American Educational Research Association, Chicago, IL.
Rowe, John. (2002). First year engineering students' approaches to
study. International Journal of Electrical Engineering Education,
39(3), 201-210.
Sigal, Víctor. (2003). La cuestión de la admisión a los estudios
universitarios en Argentina (Documento de Trabajo N° 113). Universidad
de Belgrano. Recuperado de: http://www.ub.edu.ar/investigaciones/dt
nuevos/113 sigal.pdf
Silva, Renato (2005). Deserción: ¿competitividad o gestión? Revista
Lasallista de Investigación,2(2), 64-69.
Tynjälä, Päivi; Salminenb, Risto; Sutela, Tuula; Nuutinena, Anita;
Pitkänen, Seppo (2005). Factors related to study success in engineering
education. European Journal of Engineering Education, 30(2), 221-231.
Valadas, Sandra Teodósio, Ribeiro Goncalves, Fernando y Madeira Faísca,
Luis. (2010). Students profiles in a Portuguese higher
education. Documento presentado en la reunión anual de la Society of
Research in Higher Education, Wales, Reino Unido. Recuperado de
http://www.srhe.ac.uk/conference2010/abstracts/0026.pdf
Vázquez, Stella Maris. (2009). Rendimiento académico y patrones de
aprendizaje en estudiantes de Ingeniería. Ingeniería y Universidad,
13(1), 105-136.
Vázquez, Stella Maris y Noriega Biggio, Marianela. (2010). La
competencia espacial. Evaluación en alumnos de nuevo ingreso a la
universidad. Educación Matemática,22(2), 65-91.
Vázquez, Stella Maris, García Stella Maris y Noriega Biggio, Marianela.
(2011). Componentes de la competencia espacial. Exploración en
ingresantes a la Facultad de Arquitectura, Diseño y Urbanismo. Revista
de Orientación Educacional. Universidad de Playa Ancha, Chile, 25(47),
95-112.
Vázquez, Stella Maris, Noriega Biggio, Marianela y García, Stella
Maris. (2013). Relaciones entre rendimiento académico, competencia
espacial, estilos de aprendizaje y deserción. REDIE, Revista
Electrónica de Investigación Educativa,15(1), 29-44.
Vermunt, Jan. (1998). The regulation of constructive learning
processes. British Journal of Educational Psychology, 68, 149-171.
Vermunt, Jan D. y Verloop, Nico. (1999). Congruence and friction
between learning and teaching. Learning and Instruction, 9, 257-280.
Voyer, Daniel, Voyer, Susan y Bryden, Philip. (1995). Magnitude of sex
differences in spatial abilities: A meta-analysis and consideration of
critical variables. Psychological Bulletin. 117, 250-270.
Vrugt, Anneke y Oort, Frans. (2008). Metacognition, achievement goals,
study strategies and academic achievement: pathways to achievement.
Metacognition and Learning, 3(2),123-146.
Washer, Peter (2007). Revisiting key skills: a practical framework for
higher education. Quality in Higher Education, 13(1), 57-67.
Correspondencia a:
Marianela Noriega Biggio. Jefe de Trabajos Prácticos del Ciclo Básico Común en la Facultad de
Arquitectura Diseño y Urbanismo de la Universidad de Buenos Aires,
Argentina. Arquitecta. Personal de apoyo del Centro de Investigaciones
en Antropología Filosófica y Cultural (CIAFIC), Argentina. Dirección
electrónica: marianelanorieoa@gmail.comStella Maris Vásquez. Investigadora Independiente (CIAFIC-CONICET), Argentina. Doctora en
Filosofía de la Universidad Nacional de Cuyo, Argentina, Profesora de
Pedagogía y Bachiller en Teología. Dirección electrónica:
stellavazquez@.gmail.com
Stella Maris García. Profesora Titular del Ciclo Básico Común en la Facultad de
Arquitectura, Diseño y Urbanismo de la Universidad de Buenos Aires,
Argentina. Arquitecta. Especialista en Lógica y Técnica de la Forma.
Dirección electrónica: stellagarciacalvo@gmail.com
Artículo recibido:5 de febrero, 2014 Enviado a corrección:12 de agosto,
2014 Aprobado:16 de diciembre, 2014