La investigación como determinante de la calidad de los programas de formación profesional en administración: Valle del Cauca
Autor: Panameño Torres, Santiago
Asesor: Salazar Diaz, Luis Carlos (Thesis advisor)
Fecha: 2017-11-24
Programa: Bogotá - Medicina - Especialidad en Anestesiología y Reanimación
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: Teniendo en cuenta que el concepto de calidad en educación no presenta un claro consenso, lo cual repercute en que su medición sea compleja y subjetiva. El presente trabajo evalúa el impacto que tiene la investigación en la calidad educativa de los programas de Administración las mejores universidades del Valle del Cauca. Contrastando los resultados de la evaluación en cuanto a cantidad y calidad de sus grupos de investigación con los resultados de sus estudiantes en las pruebas Saber Pro en el año 2016. Los resultados obtenidos sugieren que existe una relación positiva entre la investigación expresada en términos de cantidad y calidad de grupos de investigación y el rendimiento académico instrumentalizado en resultados de diversas áreas de las pruebas saber pro. Este estudio se divide en seis apartados principales; introducción, marco teórico metodología y resultados y análisis.

L
A INVESTIGACIÓN COMO DETERMINANTE
DE LA CALIDAD DE LOS PROGRAMAS DE
FORMACIÓN PROFESIONAL EN
: V D C
ADMINISTRACIÓN ALLE EL AUCA
Santiago Panameño Torres.
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ingeniería y Administración, Departamento de Ciencias Sociales
Palmira, Colombia
2017L
A INVESTIGACIÓN COMO DETERMINANTE
DE LA CALIDAD DE LOS PROGRAMAS DE
FORMACIÓN PROFESIONAL EN
: V D C
ADMINISTRACIÓN ALLE EL AUCA
Santiago Panameño Torres
Trabajo de investigación presentado en la modalidad de tesis como requisito parcial para
optar al título de:
Profesional en Administración de empresas
Director:
Ph.D. Carlos Tello Castrillón
Línea de Investigación:
Fundamentos científicos y filosóficos de la Administración y los Estudios
Organizacionales
Grupo de Investigación:
Grupo de Estudios Neoinstitucionales
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ingeniería y Administración, Departamento de Ciencias Sociales
Palmira, Colombia
2017Resumen V
Resumen
Teniendo en cuenta que el concepto de calidad en educación no presenta un claro consenso, lo cual
repercute en que su medición sea compleja y subjetiva. El presente trabajo evalúa el impacto que
tiene la investigación en la calidad educativa de los programas de Administración las mejores
universidades del Valle del Cauca. Contrastando los resultados de la evaluación en cuanto a
cantidad y calidad de sus grupos de investigación con los resultados de sus estudiantes en las
pruebas Saber Pro en el año 2016. Los resultados obtenidos sugieren que existe una relación
positiva entre la investigación expresada en términos de cantidad y calidad de grupos de
investigación y el rendimiento académico instrumentalizado en resultados de diversas áreas de las
pruebas saber pro. Este estudio se divide en seis apartados principales; introducción, marco teórico
metodología y resultados y análisis.
Palabras clave: Calidad en educación superior, impacto de la investigación, Administración,
Valle del Cauca.
Abstract
Counting with that the concept of quality in education does not present a clear consensus, which
affects its measurement is complex and subjective, this paper attempts to evaluate the impact of
research on the educational quality of business administration programs of the best universities in
the Valle del Cauca. By contrasting the results of the evaluation of the quantity and quality of their
research groups with the results of their students in the last 5 years taking into account three time
periods (2010, 2013, and 2016). The results obtained show that there is a positive relationship
between the research expressed in terms of the quantity and quality of the research groups and the
instrumental performance of the results in various areas of the tests. The present study is divided
mainly into six main sections; Introduction, theoretical framework methodology and results and
analysis.
Key words: Quality in higher education, impact of research, Administration, Valle del Cauca.Contenido 7
Tabla de contenido
1. Introducción ................................................................................................................................ 9
1.1. Problema de investigación ............................................................................................... 11
1.1.1 Enunciado ...................................................................................................................... 11
1.1.2 Formulación del problema ............................................................................................ 13
2. Objetivos ................................................................................................................................... 15
2.1. Objetivo general (OG): ..................................................................................................... 15
2.2. Objetivos específicos (OE): .................................................................................................. 15
3. Justificación ............................................................................................................................... 17
4. Marco Teórico ........................................................................................................................... 19
4.1. Sobre la calidad en educación .......................................................................................... 19
4.2. El isomorfismo en la configuración curricular ................................................................. 22
4.2.1. Sobre el isomorfismo .................................................................................................... 23
4.2.2. Isomorfismo curricular en los planes de Administración .............................................. 23
4.3. Sobre la relación entre la investigación y la calidad en la formación en Administración 25
4.4. Funciones de producción en educación ............................................................................ 28
5. Aspectos metodológicos ............................................................................................................ 31
5.1. Generalidades metodológicas ........................................................................................... 31
5.1.1. Tipo de investigación .................................................................................................... 31
5.1.2. Fuentes de información: ................................................................................................ 31
5.1.3. Herramientas: ................................................................................................................ 32
5.1.4. Proceso: ......................................................................................................................... 32
5.2. Selección de Universidades .............................................................................................. 32
5.2.1 Grupos de investigación ................................................................................................... 34
5.3. Estructuración de la base de datos .................................................................................... 35
5.3.1. Limitaciones .................................................................................................................. 37
5.4. Hipótesis ................................................................................................................................ 38
5.5. Formulación del modelo ................................................................................................... 39
5.5.1. Modelo general .............................................................................................................. 40
5.5.2. Modelo de regresión lineal por (MCO) ......................................................................... 40
6. Resultados y Análisis ................................................................................................................ 43
6.1. Regresiones ...................................................................................................................... 43
6.1.1. Modelo 1. Rendimiento en razonamiento cuantitativo.................................................. 43
6.1.2. Modelo 2. Rendimiento en Lectura Crítica ................................................................... 46
6.1.3. Modelo 3. Rendimiento en Comunicación escrita ........................................................ 47
6.2. Regresiones Según Calidad .............................................................................................. 49
6.2.1. Modelo 4. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos de
investigación(A1) ...................................................................................................................... 50
6.2.2. Modelo 4a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de investigación
(A1) 51
6.2.3. Modelo 4b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (A1) ..................................................................................................................... 52
6.3. Comparación de modelos según Calidad de Grupos de Investigación. ............................ 53
6.4. Validación de hipótesis .................................................................................................... 57
7. Conclusiones y Recomendaciones ............................................................................................ 598 Contenido
8. Bibliografía ............................................................................................................................... 61
9. Anexos ....................................................................................................................................... 65
9.1. Salidas Software Estata .................................................................................................... 65
9.1.1. Modelo 5. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos de
investigación (A) ....................................................................................................................... 65
9.1.2. Modelo 5a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de investigación
(A) 65
9.1.3. Modelo 5b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (A) ....................................................................................................................... 66
9.1.4. Modelo 6. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos de
investigación (B) ....................................................................................................................... 66
9.1.5. Modelo 6a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de investigación
(B) 66
9.1.6. Modelo 6b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (B) ....................................................................................................................... 67
9.1.7. Modelo 7. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos de
investigación (C) ....................................................................................................................... 67
9.1.8. Modelo 7a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de investigación
(C) 68
9.1.9. Modelo 7b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (C) ....................................................................................................................... 68
9.1.10. Modelo 8. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos de
investigación D) ........................................................................................................................ 68
9.1.11. Modelo 8a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de investigación
(D) 69
9.1.12. Modelo 8b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (D) ....................................................................................................................... 69
9.1.13. Modelo 9. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos de
investigación Reconocidos)....................................................................................................... 70
9.1.14. Modelo 9a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de investigación
(Reconocidos) ........................................................................................................................... 70
9.1.15. Modelo 9b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (Reconocidos) ..................................................................................................... 71Introducción 9
1. Introducción
La calidad en educación superior es un tema de amplio debate. Para Fernández Lamarra
(2007), definir la calidad en educación superior es complejo puesto que depende de la
misión, de los actores y de los objetivos de cada sistema universitario. Díaz Barriga (2006),
plantea que la calidad educativa se define como la capacidad institucional de mostrar el
incremento de una serie de indicadores que monitorean los logros de las autoridades
responsables de organizaciones y programas de estudio. Aguerrondo (2014) no define la
calidad en educación, pero formula una serie de criterios que deben tenerse en cuenta para
su definición.
Tal complejidad se manifiesta también en el campo de formación administrativa. Muchas
cuestiones adicionales son propias de dicho campo en cuanto a la calidad de la educación:
¿debe la educación en Administración fundamentarse en lo práctico, en lo teórico, o en una
interrelación de ambas cosas? ¿La calidad de la educación de los administradores debe
seguir los mismos criterios de formación de otras disciplinas similares como la economía o
la política? ¿Qué indicadores deben tenerse en cuenta? ¿Qué aspectos potencializan la
calidad de su formación en particular?
Al respecto, algunos estudios (Gantman, 2011; Marín Idagarra 2013; Calderón, Gutiérrez y
Castaño, 2017) sugieren que la calidad en programas de formación en Administración está
ligada a factores que tienen que ver con la producción de conocimiento. Así pues, aspectos
como la conformación curricular, o la calidad de la planta docente, si bien influyen en la
calidad de dichos programas no parecen ser determinantes de esta.
Lo anterior pone de relieve un asunto interesante sobre la calidad de la educación en
Administración: ¿qué rol posee los aspectos de formación relativos a la investigación frente
a la calidad de ésta en programas de Administración? Resulta entonces de gran interés
estudiar si aspectos como la investigación contribuyen a determinar la calidad en los
programas de Administración. Así pues, el presente trabajo tiene como objetivo establecer
el impacto de la investigación en la calidad educativa en los programas de Administración
de algunas facultades de alta calidad del Valle del Cauca. Para esto se tendrá en cuenta la
cantidad y calidad de los grupos de investigación y el resultado de las pruebas saber pro de10 Introducción
algunas de las mejores facultades de Administración del mismo departamento en
Administración en el año 2016.
En el presente estudio, la metodología utilizada para la consecución de este objetivo
consistió en evaluar el impacto de la investigación en la calidad educativa, usando modelos
econométricos que instrumentalizan la calidad educativa en términos de rendimiento y la
investigación expresada en cantidad y calidad de grupos de investigación. En cuanto al
procedimiento, en primer lugar, se presentan las generalidades del estudio: planteamiento
del problema, objetivos, justificación, marco teórico y metodología. Luego, se ilustran los
resultados y su respectivo análisis. Finalmente, se culmina el estudio con las síntesis de los
hallazgos más relevantes, a modo de conclusión.
En síntesis, el estudio sugiere que la calidad educativa está ligada a la investigación. Los
análisis econométricos desarrollados en el estudio señalan que efectivamente la
investigación instrumentalizada en cantidad y calidad de grupos, sí tiene incidencia en la
calidad educativa evaluada en términos de rendimiento académico en las áreas de
conocimiento evaluadas. Lo anterior es válido para los datos usados en el presente trabajo
correspondientes al año 2016. Haber tomado datos de un solo año no permite establecer
conclusiones generales, pero si viene a validar el punto de partida según el cual la calidad
de los programas de Administración está relacionada con la calidad de sus grupos de
investigación. Para ampliar la cobertura de esta afirmación deberán emprenderse nuevos
estudios que repliquen la metodología aquí utilizada.Problema 11
1.1. Problema de investigación
1.1.1 Enunciado
La calidad educativa en los programas de educación superior está determinada por diversos
factores, los cuales pueden ir desde la capacidad intrínseca del alumno, la conformación del
programa curricular, pasando por la trayectoria y calidad de sus docentes hasta aquellas
actividades que están más ligadas a la construcción del conocimiento, tales como la
investigación, producción académica y actividades de extensión.
Los determinantes de la calidad educativa en los programas de formación administrativa,
parecen estar más ligados a las actividades extracurriculares, que, a la propia confirmación
curricular. Marín Idagarra (2013) afirma que existen presiones institucionales para la
conformación de dichos programas de formación en Administración, dadas las directrices
normativas y las presiones miméticas del entorno.
Para Marín Idagarra (2013) existen tres tipos de factores que condicionan los contenidos de
los programas curriculares. Utilizando los conceptos de isomorfismo de Powell y
DiMaggio (1999), plantea que el mimético, corresponde a la influencia de otras
universidades y a políticas institucionales, el normativo, que responde a los diagnósticos y
requerimientos de las empresas y el coercitivo que tiene que ver con las regulaciones
gubernamentales.
Ernesto R. Gantman, reafirma el planteamiento anterior desde una perspectiva diferente. En
su estudio (Gantman, 2011) buscó identificar los determinantes de éxito de los graduados
de las escuelas de negocios en Latinoamérica y concluyó que existe una asociación
moderada entre el nivel de producción académica de las escuelas de negocios y el éxito de
sus egresados. Por otra parte también concluyó que es más importante para el éxito de los
graduados, profesores que generen conocimiento de carácter científico que la propia calidad
de la planta docente.12 Problema
Las conclusiones de Gantman y Marín Idagarra son claros referentes de que la calidad
educativa de los programas de formación en Administración está determinada por otros
factores más allá de la conformación del currículo y de la calidad de la planta docente.
Una investigación previa da cuenta al respecto. En efecto el proyecto Perfiles de formación
de los programas curriculares de administración de empresas en Colombia, (Proyecto
Perfiles, 2015) analizo varios programas curriculares de las mejores universidades del país.
Detectando una tendencia isomorfica en la configuración de estos programas. Sin embargo,
los componentes básicos cuantitativos, así como los de corte socio humanístico y de tipo
económico presentaron un bajo coeficiente de variación respecto a la media. Aunque esto
da cuenta de que existen diferencias, estas no son estadísticamente significativas.
En la investigación también se detectó una relación entre calidad de programas académicos
y grupos de investigación de dichas universidades. Identificando una posible relación entre
la posición que ocupaban en el ranking y la cantidad y calidad de sus grupos de
investigación. Lo anterior estudiando los grupos de investigación en Colciencias y
asignando puntajes de acuerdo a la clasificación que estos grupos ostentaban y se
ponderaban según el número de estos, por último se clasificaron según el puntaje obtenido
de mayor a menor, obteniendo un resultado similar a las clasificaciones de los rankings.
Los planteamientos y resultados anteriores contribuyen a la formulación del problema de
investigación. Teniendo en cuenta que los panes curriculares de los programas de
formación en administración de empresas de las mejores universidades del país, presentan
una tendencia isomorfica en su composición, y que parece existir una relación entre
investigación y calidad se formula la siguiente proposición: las calidad de las programas
académicos está directamente relacionado con la calidad y cantidad de sus grupos de
investigación.Problema 13
1.1.2 Formulación del problema
En virtud de lo anterior, el presente trabajo busca dar respuesta a la siguiente pregunta de
investigación:
Pregunta general (PG): ¿existe una relación directa entre la calidad de los programas de
formación profesional en Administración y la cantidad y calidad de sus grupos de
investigación, en las mejores escuelas de Administración del departamento del Valle del
Cauca?
Para dar respuesta a esta pregunta, es menester responder a estas otras subpreguntas que
yacen en el fondo del planteamiento anterior:
Preguntas específicas (PE):
 PE1: ¿Cuáles son las universidades con mayor calidad en el programa de formación
de Administración de empresas en el Valle del Cauca?
 PE2: ¿Cuántos grupos de investigación y que calidad ostentan cada uno de estos
grupos de las universidades seleccionadas?
 PE3: ¿Cuál es la frecuencia de publicación de productos académicos de los grupos
analizados?
 PE4: ¿Cuál es el impacto de dichos productos académicos?
 PE5: ¿Cuáles estudiantes se desempeñan mejor en las pruebas saber pro?
 PE6: ¿Existe una relación entre la calidad de los grupos de investigación y el
desempeño de sus estudiantes en las pruebas saber pro?Objetivos 15
2. Objetivos
2.1. Objetivo general (OG):
El objetivo general de este trabajo es establecer la relación existente entre la cantidad y
calidad de los grupos de investigación y la calidad de los programas de formación de
Administración en algunas de las mejores facultades de Administración del departamento
Valle del Cauca, en el periodo 2010-2015, por medio de un estudio comparativo, con el fin
de plantear nuevas formas de mejoramiento de los programas de formación en
Administración.
2.2. Objetivos específicos (OE):
 OE1: Identificar las principales universidades del área metropolitana de Cali
ofertantes de programas de Administración, de acuerdo a la revisión de algunos
rankings nacionales y regionales.
 OE2: Identificar la cantidad y la calidad de los grupos de investigación de dichas
universidades, de acuerdo a los criterios de clasificación de COLCIENCIAS.
 OE3: Comparar los resultados de cantidad y calidad de los grupos de investigación
con la calidad de los programas de Administración, de acuerdo a los resultados del
ICFES saber pro.
 OE4: Interpretar los resultados obtenidos de la comparación anterior para establecer
la relación entre la cantidad y calidad de los grupos de investigación y la calidad de
los programas de Administración.Justificación 17
3. Justificación
La presente investigación resulta de gran importancia por varias razones. Algunas de
estas son de carácter (i) académico o teórico y (ii) práctico. En cuanto a las de
carácter académico, se menciona que el presente estudio aporta a la gran discusión
sobre la calidad académica en pregrados de Administración. En cuanto a lo práctico,
se resalta la utilidad para los programas de formación de pregrados en Administración
y los docentes y estudiantes.
Por un lado, existe una utilidad de carácter académico en virtud de que se está
aportando conocimiento a un tema de suma complejidad y de poco abordaje en
Administración, como lo son los estudios que versan sobre la calidad en la formación
en pregrados. La mayoría de estos estudios resalta la gran complejidad de tal empeño
en la medida que debe contemplar una gran cantidad de variables e incluso distintas
concepciones sobre la calidad misma. Por tanto, pese a las limitaciones
metodológicas y de muestra seleccionada para el estudio, esfuerzos como el presente
podrán brindar conocimientos particulares sobre esta temática, al menos en lo que
respecta específicamente a las mejores escuelas de Administración del Valle del
Cauca, y, por otro lado, servir como referentes para futuros trabajos que se vayan a
desarrollar en otros contextos similares.
En esta misma línea de importancia, cabe mencionar que la mayor parte de los
trabajos que tratan el tema de la calidad en los programas de formación tanto en
general como en Administración puntualmente, lo hacen desde perspectivas
sumamente teóricas. Esto, desde luego, no significa algo negativo: es necesario
clarificar, discutir y poner en cuestión diversas concepciones sobre la calidad y la
formación que sólo se logra a través de la discusión teórica. Pero la discusión se ve
fuertemente complementada y potencializada si existen estudios de carácter empírico
y con metodologías cuantitativas que permitan una mayor base para la discusión y la
comprensión del fenómeno de la calidad en la formación.
Por otro lado, también puede ser de gran utilidad estudios de esta naturaleza para los
programas de formación de pregrados de Administración. Como es sabido, debido a18 Justificación
las exigencias de mejora en la calidad, los distintos programas de estudio en el país
deben pasar por un proceso de reacreditación, que conlleva en ocasiones a replantear
y mejorar la estructura, los fines y demás aspectos de los programas curriculares. Si el
objetivo es evidentemente la calidad del programa, resulta entonces de gran
importancia identificar aquellos factores que pueden ser decisivos para la misma, en
torno a la construcción o reformulación de los programas de estudio. Además,
independientemente de si los programas de estudio se encuentran o no en procesos de
reacreditación institucional, siempre resulta de utilidad dichos resultados para la
fijación de políticas internas de los programas de estudio.
Los programas de formación también podrían considerar apostarle a elementos
extracurriculares que fomenten los aspectos que los resultados de la investigación
arrojen como decisivos para la calidad de la formación de los estudiantes de
Administración de la muestra de universidades seleccionada. Estos aspectos
extracurriculares podrían estar vinculados con las variables que se seleccionan en el
estudio y que tienen que ver con la cantidad y calidad de los grupos de investigación.
Actividades extracurriculares que se relacionen con ello pueden ser el propiciar
eventos académicos, talleres de escritura de artículos científicos, etc.
Además de lo anterior, este tipo de estudios puede tener también un gran interés para
los estudiantes y docentes que hagan parte del proceso de formación en programas de
Administración con las características de las Universidades seleccionadas. Esto
teniendo en cuenta que si, por ejemplo, uno de los resultados que arroje el estudio
sugiera que existe una relación entre la formación de calidad y los grupos de
investigación, los estudiantes podrían considerar tener un rol más activo en los
mismos, con el fin de incrementar y desarrollar las habilidades que tales grupos
puedan brindar en asociación a la calidad de los estudiantes. Adicionalmente, los
docentes también podrían considerar tener un rol más activo en los procesos llevados
a cabo en los grupos de investigación, potenciar sus habilidades intelectuales y nutrir
sus programas de clase con los resultados de las investigaciones llevados a cabo por
los diversos grupos de investigación.Marco teórico 19
4. Marco Teórico
En el presente apartado se expondrán os referentes conceptuales y teóricos usados para el
respectivo análisis de los resultados. Por tanto, se tendrá en cuenta (i) aspectos relativos a la
calidad de la educación; (ii) algunas bases teóricas sobre el isomorfismo curricular en
algunos programas de Administración; (iii) la relación entre la calidad educativa y la
investigación; (iv) reflexiones sobre las funciones de producción usadas para evaluar la
calidad en educación.
4.1. Sobre la calidad en educación
El concepto de calidad en educación no presenta un claro consenso, se podría decir que
existe un debate del mismo. El concepto de calidad debe ser considerado desde una
estructura multidimensional, ya que, como plantea Fernández Lamarra (2007), definir la
calidad en educación superior es complejo puesto que depende de la misión, de los actores
y de los objetivos de cada sistema universitario.
Fernández Lamarra (2007), recoge algunos de los parámetros de los aspectos que deben
tenerse en cuenta para la definición operacional de este concepto. Aspectos como la calidad
debe ser contextualizada en función de realidades institucionales como son la función y
campo de actuación de la organización, la entidad Jurídica y funcionamiento legal,
estructura o modalidad organizativa y operativa, realidad económico- financiera, recursos
humanos concretos, Integración social interna, Infraestructura y recursos, realidades que
varían según el contexto regional.
Inés Aguerrondo (2014), intenta formular desde la dimensión técnico-pedagógica los ejes
para la definición y evaluación de la calidad. En este artículo plantea que el concepto de
calidad en educación es de cierta forma utilitarista y que responde a un criterio económico
tal como una empresa y sus funciones de producción.
La aparición del concepto “calidad de la educación” se produjo históricamente dentro de
un contexto específico. Viene de un modelo de calidad de resultados, de calidad de
producto final, que nos pone en guardia, sobre todo, del hecho de que bajo estas ideas
suelen estar los conceptos de la ideología de eficiencia social que considera al docente
poco menos que como un obrero de línea que emplea paquetes instruccionales, cuyos20 Marco teórico
objetivos, actividades y materiales le llegan prefabricados, y en el cual la “calidad” se
mide por fenómenos casi aislados, que se recogen en el producto final (Aguerrondo
2014).
En este trabajo la autora desarrolló los siguientes ejes: en primer lugar, un criterio no
económico para evaluar la eficiencia, en segunda instancia, el eje epistemológico,
posteriormente el eje pedagógico y por último eje de organizativo-administrativo.
En relación con el primer eje, un criterio no económico para evaluar la eficiencia,
Aguerrondo afirma que existe un dilema en la actualidad que es cómo dar mejor educación
a toda la población, y en este dilema se expresan los dos problemas: por un lado, cómo dar
mejor educación; por el otro, cómo hacerlo para todos.
Hay entonces una dimensión que hace a la definición político-técnica (¿qué es “mejor
educación”, o, ¿cómo se define “educación de calidad”?), y otra dimensión que hace a
gestión y administración (¿cómo se da eso a todos?). La eficiencia tiene que ver con las
dos cosas, es decir, un sistema educativo eficiente es el que da la mejor educación que se
puede a la mayor cantidad de gente. Se constituye entonces en un nivel instrumental:
depende de la dimensión sustantiva, depende de cómo se defina, en la instancia político-
técnica, qué es “mejor educación”. (Aguerrondo 2014).
Aguerrondo (2014) señaló que entender la eficiencia en este marco permite superar el
reduccionismo eficientista al que se ha hecho referencia, porque integra un criterio
netamente educativo (la definición de qué es calidad) como parámetro para la lectura de la
eficiencia. El juicio de eficiencia no se realiza a partir de criterios que salen de la lógica
económica, sino a partir de criterios que se originan en la lógica pedagógica.
Continuando con el segundo eje, el epistemológico, en este se discuten aspectos como el
tipo de conocimiento o modelo epistemológico que requiere la sociedad actual, elemento
crucial ya que fundamenta el aprendizaje de una disciplina.
Posteriormente desarrolla el tercer eje, el pedagógico, donde se definen las características
de sujeto de enseñanza (alumno), características psicológicas, las capacidades evolutivas en
los procesos de aprendizaje o en otras palabras como aprende el sujeto (ensayo y error, o
por estímulo y castigo).Marco Teórico 21
[...] es decir, se puede tener en la base de las opciones un modelo conductista o un
modelo constructivista. En la actualidad, decimos que tiene calidad el sistema
educativo cuando la propuesta de enseñanza supone modelos de aprendizaje
constructivo (Aguerrondo 2014).
También se estudian las características de quien trasmite el conocimiento y por ultimo una
propuesta pedagógica. La organización de la propuesta de enseñanza supone en primer
lugar la intervención didáctica, es decir, lo que ocurre en el aula. En segundo lugar, la
organización de la propuesta de enseñanza abarca decisiones sobre los procesos
pedagógicos a nivel institucional como, por ejemplo, las características de la convivencia y
la disciplina, y los modelos de evaluación y promoción. (Aguerrondo 2016).
Por último se desarrolla el eje organizativo, definiendo tres características principales que
en dicho eje deben tenerse en cuenta: en primer medida, la estructura académica, que
comprende dos cuestiones: la determinación de los niveles y ciclos que se incluyen, y la
extensión del período de obligatoriedad escolar; en segunda medida, la institución escolar y
en tercer lugar la conducción y supervisión del gobierno.
Para Díaz Barriga (2006) la calidad educativa se define como la capacidad institucional de
mostrar el incremento de una serie de indicadores que monitorean los logros de las
autoridades responsables de organizaciones y programas de estudio. Según Díaz (2006) se
puede postular una ecuación en donde mejores indicadores formales es igual a mayor
calidad en la educación.
De acuerdo a lo anterior, en Colombia existen dos categorías muy conocidas de indicadores
sobre la calidad en educación superior. Se trata de los estándares de calidad del consejo
nacional de acreditación en adelante CNA y los resultados de las pruebas saber pro del
ICFES el Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior (ICFES).
El CNA construye sus estándares a partir de su sobre la base de la búsqueda de la calidad,
que se referencia en las características universales, sectoriales y particulares. La calidad en
educación superior hace referencia a un atributo del servicio público de la educación en
general y, en particular, al modo como ese servicio se presta, según el tipo de organización
de que se trate.22 Marco teórico
La calidad de la educación superior es la razón de ser del Sistema Nacional de
Acreditación. Reconocerla, velar por su incremento y fomentar su desarrollo otorga
sentido a la acción del Consejo Nacional de Acreditación. La calidad, así entendida,
supone el esfuerzo continuo de las instituciones para cumplir en forma responsable
con las exigencias propias de cada una de sus funciones. Estas funciones que, en
última instancia pueden reducirse a docencia, investigación y proyección social,
reciben diferentes énfasis en una institución u otra, dando lugar a distintos estilos de
institución (CNA 2017).
Los estándares de calidad del CNA incluyen mediciones cualitativas e información
confidencial que hacen muy complejo hacer un seguimiento a la calidad de varias
organizaciones educativas. En contraste, las pruebas saber pro, si bien menos ricas en
información, proveen información amplia y disponible.
El ICFES es el encargado de hacer las evaluaciones formales que sirven para tener una
aproximación de la medición de la calidad educativa del país en distintos niveles. Teniendo
en cuenta la definición de calidad propuesta por Díaz, se utilizaran en este trabajo los datos
emitidos por el ICFES que miden la calidad en educación superior del país, es decir los
resultados de las pruebas de estado Saber Pro antes (ECAES) generados en diferentes
cortes de tiempo.
4.2. El isomorfismo en la configuración curricular
Como se ha mencionado con anterioridad, la calidad en educación superior depende de
muchos factores. Para el presente trabajo resulta de suma importancia evaluar el impacto de
la investigación como determinante de la calidad educativa.
Al parecer otros aspectos relacionados con la calidad de la educación no dependen de las
características del individuo (como el nivel socio económico, el background familiar, la
genética etc.), sino más bien del ente formativo tales como la formación docente, la
infraestructura, la configuración curricular1. Debido a lo anterior, por un lado existen
1 Estructuración de los contenidos programáticos de un programa curricular; áreas, materias, intensidad
horariaMarco Teórico 23
limitantes como el tiempo, el acceso a la información y los recursos, para su medición y,
por otro lado, parecieran presentar un arreglo isomórfico tal y como es el caso de la
configuración curricular.
4.2.1. Sobre el isomorfismo
Para Powell y DiMaggio (1999) desde un enfoque institucional el isomorfismo es la
adaptación o cambio de mecanismos, procesos, estructuras y demás componentes
organizacionales, debido a presiones institucionales, estas entendidas como el conjunto de
normas leyes o acciones que establecen las instituciones para el correcto funcionamiento de
la sociedad, por ejemplo las normas de tránsito o las reglas económicas de un país
determinado. Para los autores existen 3 mecanismos isomórficos, los cuales se explicarán a
continuación.
El primero de ellos es el isomorfismo coercitivo. Este refiere a las presiones formales e
informales que sobre una organización ejercen, ya sea otras organizaciones o incluso el
ambiente cultural en el que actúan.
Por su parte, el segundo de ellos, el isomorfismo mimético, corresponde a mecanismos
mediante los cuales organizaciones tienden a imitar a otras de su mismo campo
organizacional, para disminuir el riesgo y la incertidumbre en sus procesos (algo semejante
a la técnica del benchmarking), un claro ejemplo de esto es la utilización de economías de
escala cuando las organizaciones alcanzan cierto nivel productivo.
Por último, el isomorfismo normativo es aquel suscitado por la existencia de las
profesiones u ocupaciones que tienden a definir condiciones para controlar la actividad de
las organizaciones. Ejemplificando lo anterior, tenemos las superintendencias que como
institución regulan el comportamiento de las organizaciones adscritas.
4.2.2. Isomorfismo curricular en los planes de Administración24 Marco teórico
La conformación curricular de los planes de Administración es analizada por Marín
Idagarra (2013) en el marco del isomorfismo institucional. Este autor hace una cuidadosa
revisión bibliográfica, donde tiene en cuenta aspectos como: el referente global acerca de lo
curricular, donde encuentra que el debate acerca del propósito de un plan curricular está
centrado en el desarrollo de competencias; el referente local, donde se estudian algunas
miradas de la educación en Administración en Colombia; la conformación del currículo en
administración, balance entre teoría y praxis; y el isomorfismo como referente de
conformación curricular.
Luego de ello, Marín Idagarra (2013) plantea las siguientes hipótesis; H1: En la educación
de administradores en Bogotá, el currículo presenta una conformación desbalanceada según
el conocimiento teórico, el conocimiento práctico y la formación en valores; H2: Los
isomorfismos coercitivo, normativo y mimético explican la conformación del currículo en
la formación de los administradores en Bogotá.
Los resultados obtenidos por Marín Idagarra (2013), después de un estudio econométrico
sencillo2, indican que las influencias normativas, correspondientes a las expectativas
profesionales, y las miméticas, referidas a la comparación con otros programas, explican la
configuración curricular de la educación en Administración, lo que quiere decir que se
valida la primera hipótesis y la conformación curricular en Administración si responde a
estas presiones institucionales antes descritas en la propuesta de Powell y Dimagio.
El autor también concluye que las nuevas tendencias en educación superior, que
direccionan a las universidades hacia panoramas globalizados, presionan a su vez a los
programas académicos en Administración para que se generen reflexiones en torno a la
pertinencia de la formación en términos de su relevancia y rigor.
Teniendo en cuenta lo anterior, en el presente trabajo se toma la decisión de evaluar la
investigación como determinante de la calidad educativa, ya que estudiar los currículos o su
2 Puesto que utiliza modelos de regresión múltiple con el fin de extraer componentes principales y tiene en
cuenta correlaciones asociando no más de dos variables a la vez.Marco Teórico 25
conformación pareciera no ser un aspecto que determine la calidad de manera sustancial,
pues to que como lo menciona Marín Idagarra (2013) estas configuraciones responden a
presiones isomórficos antes descritas.
4.3. Sobre la relación entre la investigación y la calidad en la formación
en Administración
Del apartado anterior se genera una sugerencia teórica importante: al parecer los elementos
extracurriculares que juegan un rol relevante para la determinación de la calidad en la
formación en Administración son aquellos que se encuentra fuera de la tendencia
isomorfica descrita anteriormente. Uno de ellos es la investigación. Al respecto, existen
algunas discusiones académicas sobre la relación entre elementos relacionados con la
investigación y la calidad en la formación en Administración. A continuación, se mostrarán
dos perspectivas importantes de estudios tanto a nivel latinoamericano como a nivel local.
4.3.1. Sobre los determinantes organizacionales del éxito de los formados
en las escuelas de negocio latinoamericanas
En un estudio empírico realizado a diversas escuelas de negocios latinoamericanas,
Gantman (2012) se propone identificar los determinantes organizacionales del éxito de los
graduados de tales escuelas. Algunos de estos determinantes tienen que ver con la relación
entre la investigación y la calidad educativa, específicamente con lo que respecta a la
calidad de la planta docente y a la generación de conocimientos de las escuelas. Para
cumplir este objetivo propone las siguientes hipótesis que evaluará a partir de la evidencia
empírica sustraída de dichas escuelas: (i) “A mayor generación de conocimiento por parte
de una escuela de negocios, mayor éxito para sus graduados”; (ii) “A mayor tamaño de una
escuela de negocios, mayor éxito para sus graduados”; (iii) “A mayor calidad de la planta26 Marco teórico
docente de una escuela de negocios, mayor éxito para sus graduados” (Gantman, 2011:
283-284).
Dentro de las conclusiones que el estudio arrojó se tienen lo siguiente. En primer lugar, de
acuerdo a Gantman (2012: 294) “[e]l principal hallazgo es la moderada asociación existente
entre el nivel de producción académica de las escuelas y el éxito de sus egresados”. Es
decir, que todo aquello que contribuya a la generación de conocimientos y producción
académica (tal como la producción de artículos científicos, libros, etc.) posee una
asociación con el éxito de los egresados. Si esto es así, resulta pertinente considerar los
diversos mecanismos y decisiones que propicien y mejoren la producción académica en las
escuelas de negocios.
Otro de los resultados sugiere que “[l]a generación efectiva de conocimiento científico está
íntimamente vinculada al compromiso de las escuelas de contar con un cuerpo docente con
nivel de excelencia y que dicho cuerpo docente es el que contribuye a formar egresados que
triunfan en el ámbito empresarial” (Gantman, 2011: 295). Es decir que, similar al resultado
anterior, otro componente vinculado a la investigación resulta relevante para la formación
exitosa. En este caso tiene que ver con el cuerpo docente, en la medida que dicha calidad
que se encuentra vinculada a la realización de investigaciones, producción intelectual y
formación doctoral, tiene una incidencia directa con la formación que imparten los docentes
a los estudiantes. Así, los resultados obtenidos por Gantman (2012: 295) en este aspecto
sugieren que “es más importante que se trate de profesores que generen conocimiento de
carácter científico que la calidad de formación de la planta docente, como el difundido en
publicaciones indexadas en el SSCL”.
De lo anterior puede vislumbrarse una relación latente de importancia entre aspectos
relativos a la investigación y la formación de calidad en los programas de formación en
Administración. Esto es de gran importancia para interpretar y analizar los resultados
estadísticos que el presente estudio arroja más adelante.Marco Teórico 27
4.3.2. Consideraciones sobre la formación investigativa en facultades de
Administración en Colombia
Calderón, Gutiérrez y Castaño (2017) realizan un estudio sobre la investigación en las
facultades de administración de Colombia. Dicho estudio se suscribe a un proyecto de
investigación de amplio alcance patrocinado por la Asociación Colombiana de Facultades
de Administración Ascolfa. El objetivo específico que se propone en dicho estudio es el de
“[c]aracterizar el estado actual de la investigación en las facultades de administración” por
medio de metodologías basadas en encuestas aplicadas a “65 decanos de facultades de
administración de Colombia”, siendo esto complementada con datos sustraídos de
Colciencias (Calderón et al, 2017: 42).
Dentro de las diversas sugerencias que se derivan de los resultados realizados por dicho
estudio se encuentra que existe una relación entre la integración de la investigación y la
formación en los estudiantes de Administración. Dicha relación consiste en que a menor
integración tenga los procesos de investigación en la formación de los estudiantes, es
posible que sea menor el desarrollo de ciertas competencias importantes para éstos, tales
como la capacidad de análisis, síntesis y reflexión crítica. En palabras de los autores:
La falta de integración de la investigación en el pregrado puede traer consecuencias en
la calidad de la formación del administrador, pues no se pretende que en este nivel se
formen investigadores pero sí que adquieran competencias que son alcanzables cuando
se interviene en este tipo de proyectos, tales como el rigor conceptual y metodológico,
la capacidad analítica, sintética y crítica, la habilidad comunicativa o la visión
transdisciplinar, que si bien no se adquieren exclusivamente a través de la práctica de
la investigación, si tienen posibilidad de un mayor alcance quienes tienen estas
oportunidades. (Calderón et al 2017: 53).
Lo anterior resulta de interés para la presente investigación puesto que muchos de los
elementos que se suponen tienen que ver con la calidad de la formación en Administración,
evaluada por pruebas como el Icfes Saber Pro en Colombia, examinan algunas de las
competencias mencionadas y que se relacionan con la investigación. De esta manera,
parece vislumbrarse una tentativa relación que explique la posibilidad de un vínculo entre28 Marco teórico
la calidad educativa y aspectos extracurriculares relacionados con la investigación (como,
por ejemplo, la cantidad y la calidad de los grupos de investigación). Así, esto será usado
para la interpretación posterior de los resultados.
4.4. Funciones de producción en educación
Como se sugirió en páginas anteriores, la noción de calidad en educación tiene muchas
perspectivas y significaciones, las cuales están vinculadas a distintos métodos de
investigación al respecto. Sin embargo, para Hanushek (1989) algunos enfoques son más
ilustrativos para comprender elementos centrales en el proceso de la formación, tales como
el enfoque que aboga por estudiar la calidad en la educación en términos de funciones de
producción. Esto en la medida que dichas funciones permiten identificar elementos
centrales para el análisis de los insumos y los elementos de salida de surgen del proceso
formativo. En palabras del autor:
Aunque la investigación sobre los determinantes del rendimiento de los estudiantes
adopta una variedad de enfoques, el aspecto más atractivo y útil para los economistas
es el enfoque de la función de producción (también llamado enfoque insumo-producto
o costo-calidad). En esto, la atención primaria se centra en la relación entre los
resultados escolares y los insumos mensurables en el proceso educativo. Si se conoce
la función de producción para las escuelas, entonces es posible predecir qué sucedería
si se agregaran o restaran recursos y analizar qué medidas deberían tomarse si los
precios de los diversos insumos cambiaran (Hanushek, 1989: 45).
En concordancia con Hanushek (1989), para Raimon (2010) existe una semejanza entre el
proceso educativo y un proceso de producción, dada la relación existente entre insumos,
cantidades y calidades el producto final. Es decir que la educación, o mejor el proceso
educativo se puede observar como una función de producción económica, teniendo en
cuenta las limitaciones de propias del trabajo con personas, ya que estas no pueden tratarse
como factores de producción convencionales.
El autor define la función de producción como una función que permite un análisis de
insumos y resultados. Esto busca describir el nivel de producción más óptimo y se interesa,Marco Teórico 29
además, por el análisis de las mejores opciones para obtener un nivel máximo posible de
productos utilizando determinados insumos. De esta forma la función de producción es un
instrumento muy útil dado que permite describir los niveles de mayor eficiencia y observar
impactos ante posibles cambios en los insumos o cambios tecnológicos.
Si bien en una función de producción económica se tienen en cuenta insumos como
materias primas, infraestructura tecnología entre otros, una serie de procesos de
trasformación y resultante de estos procesos unos productos terminados con calidades
establecidas; en el proceso educativo también se conjugan una serie de insumos y procesos
como los componentes propios de cada estudiante, la preparación docente, la inversión en
tecnología e infraestructura, la estructura pedagógica, entre otros con el fin trasmitir un
conjunto de conocimientos con unas calidades también establecidas.
El proceso educativo puede asimilarse al proceso productivo de cualquier bien o
servicio: existen factores e insumos que, combinados de diferentes maneras, dan lugar
diferentes cantidades y calidades de bien final o producto terminado. El proceso de
aprendizaje como un proceso productivo tiene características particulares y
limitaciones que son necesarias considerar: tanto la definición del producto terminado
como el alcance y contribución de los insumos presentan dificultades de
caracterización (Raimon 2010: 5-6).
La forma en la que se pueden medir estos resultados es a través de estudios estadísticos
mediante mediciones econométricas de los resultados obtenidos por los estudiantes. En los
insumos utilizados se reconocen las características del estudiante, de las familias, del
contexto sociocultural como así también de los insumos escolares: los docentes,
organización escolar, infraestructura edilicia, el equipamiento didáctico y tecnológico. La
medición de algunos de estos aspectos resulta entonces sumamente compleja, es por eso
que será necesario, al menos es este estudio tener en cuenta algunas limitaciones que se
mencionaran más adelante.
En el producto final (según la analogía con las funciones de producción) hay que reconocer
la calidad de la formación del egresado con un determinado stock de destrezas adquiridas a
lo largo del proceso educativo. Estas destrezas pueden evaluarse de diferentes maneras,30 Marco teórico
pero el sistema ha concentrado la realización de pruebas estándares sobre algunas materias
(Raimon 2010).Metodología 31
5. Aspectos metodológicos
5.1. Generalidades metodológicas
5.1.1. Tipo de investigación
El presente estudio es de carácter cuantitativo y cualitativo. Esto debido a que, por un lado,
se concentra en el análisis estadístico de variables referentes a la medición de la calidad
educativa. Por otro lado, los resultados derivados de tal análisis estadístico son
interpretados a la luz de los diversos referentes teóricos. Para la parte cuantitativa se usan
métodos estadísticos como regresiones lineales por Mínimos Cuadrados Ordinarios (en
adelante MCO), pruebas de heterocedasticidad, colinealidad y validación de parámetros.
Para interpretar los datos se hace uso del análisis conceptual y la interpretación
hermenéutica, a partir de los aportes expuestos en el marco teórico.
En cualquier modelo que se utilice para realizar un análisis estadístico se deben tener en
cuenta cuatro componentes básicos (Carnoy, 2006). Variable dependiente: representa la
salida de la función de producción. El valor de esta variable está determinado por valores
de las variables interdependientes, variables independientes: no se puede medir su impacto,
margen de error: toda función de producción puede incluir margen de error al no poder
predecir con precisión la cantidad y la calidad de los resultados y parámetros: son los
medios de análisis de la cantidad de entrada en relación con la cantidad del producto final.
5.1.2. Fuentes de información:
Primarias: Datos, documentos, y resultados del proyecto Perfiles para la formación en
administración (Proyecto perfiles 2015)
Secundarias. Ranking de las mejores universidades, Colciencias, calificaciones y
reconocimientos de los grupos de investigación, Base de datos del ICFES (resultados Icfes
saber pro últimos 5años, en tres cortes de tiempo; 2010. 2013 y 2016 de las escuelas de
administración seleccionadas).32 Metodología
5.1.3. Herramientas:
Se procesaran y analizarán los datos con ayuda de los softwares (Excel V.2016, IBM SPSS
V.26 y Estata 2015)
5.1.4. Proceso:
En primera medida; se seleccionaron las mejores universidades del Valle del Cauca,
teniendo en cuenta Rankings nacionales e internacionales, en segunda medida; se revisaran
mediante consulta a la plataforma de Colciencias los grupos de investigación de dichas
universidades, en cuanto a número de grupos, calidad de estos (Categorización A1, A, B C
D y Reconocido), número de integrantes y formación académica de sus integrantes, líneas
de investigación y producción académica. Como tercer apartado; se consultaron las bases
de dados del ICFES que contienen los resultados de las pruebas ICFES Saber Pro de los
años mencionados.
Para el procesamiento de datos por software, se estructuro una base de datos, la cual
contenia los resultados de las pruebas de las universidades mencionadas anteriormente, a la
vez que la información de sus grupos de investigación con todo lo referente a cantidad,
calidad líneas de investigación etc.
Seguidamente se formularon una serie de hipótesis con el fin de responder (validar o
rechazar) la Tesis central de este trabajo.
5.2. Selección de Universidades 2016
Para el proceso de selección de universidades se revisaron clasificaciones de tipo nacional e
internacional. Pero se tuvieron en cuenta principalmente rankings de tipo nacional, dado
que los de corte internacional tenían poco en cuenta las universidades del Valle del cauca,
las cuales resultan de suma importancia para el presente estudio dado la previa delimitación
del mismo.
Se revisaron los rankings del ministerio de educación nacional, ranking u-sapiens y el
elaborado por la revista dinero que es específico según el área de conocimiento.Metodología 33
Para el caso de las universidades del Valle del cauca parece existir un claro consenso ya
que los tres rankings coincidían casi de forma exacta en la selección y clasificación de las
universidades.
Puesto Universidad Sede Cuartil
3 Universidad Del Valle Cali Q1
32 Universidad Icesi Cali Q3
36 Universidad Javeriana Cali Q4
45 Universidad Nacional De Colombia Palmira Q4
48 Universidad Libre Cali Q4
49 Universidad Autónoma De Occidente Cali Q4
Tabla1. Ranking U-Sapiens (Solo Valle del Cauca)3
Teniendo en cuenta lo descrito anteriormente las universidades que se seleccionaron para el
desarrollo de la presente investigación fueron las siguientes:
UNIVERSIDAD
UNIVERSIDAD DEL VALLE
UNIVERSIDAD ICESI
UNIVERSIDAD JAVERIANA
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
UNIVERSIDAD LIBRE
Tabla 2. Mejores Universidades del Valle del Cauca4
3 De la clasificación de las mejores universidades del país según Ranking U- Spiens, se filtran solo Valle del
Cauca.
4 Esta tabla es una elaboración propia teniendo en cuenta los 3 rankings ya descritos donde básicamente se
realizó una intersección de universidades que ocupaban los primeros puestos en cada clasificación, esto con el
fin de no presentar algún tipo de sesgo por escoger una u otra clasificación.34 Metodología
5.2.1 Grupos de investigación
Con el propósito de construir un modelo que conjugue la información de la cantidad y
calidad de los grupos de investigación de las universidades seleccionadas y los resultados
de sus estudiantes en las pruebas ICFES SABER PRO (antes ECAES), se evaluaron los
grupos de investigación de cada una de las universidades seleccionadas, y sus
correspondientes calificaciones en Colciencias para el año 2016.
Universidad del VALLE
GRUPOS DE INVESTIGACIÓN CATEGORÍA
Calidad y Productividad en las Organizaciones C
Contabilidad, Finanzas y Gestión Pública A
Derecho, Sociedad y Estado D
GYEPRO - Gestión y Evaluación de Programas y Proyectos B
Humanismo y Gestión -
Grupo de Investigación Costeo Integral -
Grupo de Investigación en Negocios Internacionales y Comercio Exterior B
GIGVE - Grupo de Investigación en Generación de Valor Económico C
Grupo de Investigación en Marketing A1
Gestión y políticas públicas A
Nuevo Pensamiento Administrativo D
Participación Ciudadana y Desarrollo de Mecanismos Contra la Corrupción A
Previsión y Pensamiento Estratégico A1
Solvencia y Riesgo Financiero D
Temas Contemporáneos En Contabilidad, Control, Gestión y Finanzas -
Tabla 3. Grupos de investigación Universidad del Valle5
Universidad ICESI
GRUPOS DE INVESTIGACIÓN CATEGORÍAS
Competitividad y Mercadeo en las Organizaciones B
Inversión, Financiación y Control B
Economía, políticas públicas y métodos cuantitativos A1
Tabla 4. Grupos de investigación Icesi6
5 La presente tabla contiene los grupos de Investigación pertenecientes a la Universidad del Valle y sus
respectivas clasificaciones en Colciencias.
6 La presente tabla contiene los grupos de Investigación pertenecientes a la Universidad Icesi y sus respectivas
clasificaciones en Colciencias.Metodología 35
Universidad NACIONAL Sede Palmira
GRUPOS DE INVESTIGACIÓN CATEGORÍAS
Grupo de estudios Neo Institucionales (GEN) D
Sociedad economía y empresa -
Grupo de Estudios en Gestión Empresarial, Tecnología, Innovación y Conocimiento -
Tabla 5. Grupos de investigación Universidad Nacional de Colombia sede Palmira7
Universidad LIBRE
GRUPOS DE INVESTIGACIÓN CATEGORÍAS
Génesis GIT B
PYME GIP (investigación y desarrollo)
C
Mercadeo e iniciativa empresarial
B
Gestión Organizacional
B
Tabla 6. Grupos de investigación Universidad Libre8
Universidad JAVERIANA
GRUPOS DE INVESTIGACIÓN CATEGORÍAS
Grupo de investigación en economía, Gestión y Salud ECGSA A1
Pensamiento y Praxis B
Tabla 7. Grupos de investigación Universidad Javeriana9
5.3. Estructuración de la base de datos
Con el fin de facilitar el procesamiento de la información obtenida y teniendo en cuenta las
universidades seleccionadas, se estructura una base de datos depurando la base completa
7 La presente tabla contiene los grupos de Investigación pertenecientes a la Universidad Nacional de
Colombia sede Palmira y sus respectivas clasificaciones en Colciencias.
8 La presente tabla contiene los grupos de Investigación pertenecientes a la Universidad del Libre y sus
respectivas clasificaciones en Colciencias.
9 La presente tabla contiene los grupos de Investigación pertenecientes a la Universidad Javeriana y sus
respectivas clasificaciones en Colciencias.36 Metodología
que proporciona el ICFES con datos de todo el país en los resultados de las pruebas Icfes
Saber Pro (para los años 2010, 2013 y 2016).
La estructuración de la base de datos antes mencionada, se realizó de la siguiente forma: en
primera medida se recolectó la información de la página oficial del ICFES, descargando las
bases de datos completas de los resultados de los ECAES correspondientes a los años 2010,
2013 y 2016. En segunda medida, se filtraron los datos correspondientes a las 5
universidades seleccionadas Universidad del Valle, Universidad Icesi, Universidad
Javeriana universidad libre (todas de la Sede Cali) y Universidad Nacional de Colombia
Sede Palmira, para lo cual se tuvo en cuenta el código de cada universidad y la sede a la
cual pertenecía, lo anterior se realizó con cada base de datos correspondiente a los años ya
mencionados. Posteriormente se depuró la información teniendo en cuenta solo la carrera
de Administración de Empresas y afines.
Teniendo la base de datos depurada con la información de interés de las universidades
mencionadas, se realizó un proceso de combinación de dos bases de datos mediante el
software Estata. El proceso consistió en agregar la información de los grupos de
investigación (con todo lo referente a cantidad, calidad líneas de investigación etc.) a la
Base de datos General10 antes depurada. De esto se deriva la base de datos de trabajo con la
que se realizan todas las mediciones necesarias para responder las hipótesis que se
plantearán más adelante.
En el proceso de la conformación de esta base de datos de trabajo, que debía ser generada
para cada año seleccionado, surgen una serie de limitaciones que se explicarán a
continuación. Dichas limitaciones reducen significativamente el análisis a lo largo del
10Base de datos proveniente de la depuración de la gran base de datos que suministra el Icfes, que contiene
resultados de las solo para los estudiantes de las universidades seleccionadas en los programas de
administración de empresas y afines.Metodología 37
tiempo que se pretendía hacer y obliga en este trabajo a que se haga una medición con datos
de corte transversal de un solo año11.
5.3.1. Limitaciones
Al estructurar las bases de datos se encontraron una serie de limitaciones que no se tenían
presupuestadas: en primera instancia al momento de condensar la base de datos completa
con los tres cortes de tiempo ya definidos (2010, 2013 y 2016) se observa que las bases de
datos de cada año tienen mediciones diferentes(los rangos de calificación en los años 2010
y 2013 van de 1 a 12 y para el año 2016 la calificación se hace de 1 a 300), lo cual
complejiza la unión de estas tres bases de datos ya que sería necesario re escalar unas u
otras bases.
Por otra parte el número y tipo de variables son muy diferentes en cada año, lo que
obligaría a una compleja estandarización de variables por cada año. También y como punto
crítico el indicador socioeconómico (INSE) que se construye a partir de la información
socioeconómica proporcionada por los estudiantes (por ejemplo: las condiciones de las casa
donde vive si cuenta con servicios de internet y telefonía entre otros) solo está construido
en la base de datos del año 2016, para lo cual sería necesaria entonces calcular dicho
indicados por medio de otras herramientas demandando más tiempo y recursos.
Como última gran limitación se tiene que Colciencias no permite acceder a los datos
históricos de sus grupos de investigación, lo que imposibilita (al menos de manera
eficiente) la reconstrucción de los años anteriores al 2016.
Teniendo en cuenta las limitaciones anteriormente mencionadas, y con el fin de validar las
hipótesis, se procesaran los datos obtenidos solo del año 2016. Los resultados y
conclusiones generadas serán resultantes de dicho año por lo cual no será posible realizar
mediciones a través del tiempo.
11 Año 2016, puesto que las mediciones en cada año utilizaron metodologías de medición diferente, lo cual,
hace que los datos no sean comparables.38 Metodología
Dadas las limitaciones señaladas los resultados del presente estudio constituyen una
primera aproximación al tema esencialmente como referente metodológico. Es decir no se
pueden sacr conclusiones muy fuertes a partir de un solo año de análisis pero la coherencia
interna de la presente investigación puede ser replicada en investigaciones posteriores.
5.4. Hipótesis
Con el fin de responder la tesis planteada desde el principio en el presente trabajo “La
investigación como determinante de la calidad educativa” se formula la siguiente hipótesis
general:
H1: Existe una relación directa entre calidad y calidad de grupos de un programa
de formación en Administración en las universidades del Valle del cauca y el
rendimiento de sus estudiantes en las pruebas de estado.
A su vez es necesario desagregar de la H1 una serie de hipótesis que puedan
validarla, en concordancia con lo anterior se generan las siguientes sub-hipótesis
H1a: A medida que aumentan los grupos de investigación categorizados en A1
en una universidad, aumenta el rendimiento de sus estudiantes en los
componentes de componente de razonamiento cuantitativo, lectura crítica y
comunicación escrita.
H1b: A medida que aumentan los grupos de investigación categorizados en A en
una universidad, aumenta el rendimiento de sus estudiantes en los componentes
de componente de razonamiento cuantitativo, lectura crítica y comunicación
escrita.
H1c: A medida que aumentan los grupos de investigación categorizados en B en
una universidad, aumenta el rendimiento de sus estudiantes en los componentes
de componente de razonamiento cuantitativo, lectura crítica y comunicación
escrita.Metodología 39
H1d: A medida que aumentan los grupos de investigación categorizados en C en
una universidad, aumenta el rendimiento de sus estudiantes en los componentes
de componente de razonamiento cuantitativo, lectura crítica y comunicación
escrita.
H1e: A medida que aumentan los grupos de investigación categorizados en D en
una universidad, aumenta el rendimiento de sus estudiantes en los componentes
de componente de razonamiento cuantitativo, lectura crítica y comunicación
escrita.
H1f: A medida que aumentan los grupos de investigación categorizados como
reconocidos en una universidad, aumenta el rendimiento de sus estudiantes en
los componentes de componente de razonamiento cuantitativo, lectura crítica y
comunicación escrita.
5.5. Formulación del modelo
De acuerdo a la revisión teórica expuesta anteriormente, la calidad depende de diversas
características, donde según la intencionalidad, los contextos regionales entre otros
aspectos, se tienen en cuenta para su medición unas u otras características. Retomando a
Raimon (2010), la educación puede verse como un proceso productivo de cualquier bien o
servicio: existen factores e insumos que, combinados de diferentes maneras, dan lugar
diferentes cantidades y calidades de bien final o producto terminado.
Los insumos de la calidad educativa pueden dividirse en dos grandes grupos; por un lado
están aquellos insumos que pertenecen al individuo, tales como: factores socioeconómicos,
genéticos, culturales etc., por otro lado se encuentran aquellos insumos que dependen del
ente formador (organización educativa), tales como: calidad docente, infraestructura, plan
curricular, investigación entre otros.
Teniendo en cuenta la clasificación anterior se construye un modelo general que permite
introducir una serie de variables de interés para formular modelos específicos.40 Metodología
5.5.1. Modelo general
El modelo conceptual presentado a continuación es una elaboración propia que nace de los
planteamientos de Raimon (2010), puesto que es una forma de instrumentalizar la calidad
educativa en términos de rendimiento académico.
Este modelo condensa los insumos (que se convertirán en variables), de los dos grupos
mencionados con anterioridad. , por un lado, en el grupo de insumos que pertenecen al
individuo se introducirán variables que se denominarán factores y se representaran bajo las
nomenclaturas (f1, f2, f3, f4…) y tomaran nombres específicos en función de la
comprobación de cada Hipótesis. Para el caso de las características del segundo grupo
(características del ente formador), de la misma manera las características se denominaran
componentes y se representaran bajo las nomenclaturas (c1, c2, c3, c4…).
∞
𝑓(𝑥) 𝑦 = ∑((f1 + f2 + f3 + f4…) + (𝑐1 + 𝑐2 + 𝑐3 + 𝑐4 ))
…
𝑛=1
5.5.2. Modelo de regresión lineal por (MCO)
El modelo conceptual planteado anteriormente sirve como referencia para generar un
modelo econométrico específico que comprende los dos grupos de características que se
han mencionado reiterativamente.
Y(x): Variable dependiente, la calidad educativa representada en términos de rendimiento
académico donde (x) representa el área específica, por ejemplo x= razonamiento
cuantitativo.
β INSE: Indicador socioeconómico que se construye a partir de la información
1
suministrada por el alumno correspondiente al estado de su vivienda, ingreso de sus padres,
procedencia de colegio entre otras. Esta variable permite de manera parcial (teóricamente)
incluir factores propios de cada alumno.Metodología 41
β Género: Se incluye esta variable en complemento de la información comprendida el
2
INSE, lo cual permitirá el desarrollo de ciertos análisis teniendo en cuenta el género de los
estudiantes.
β Carácter de universidad: Variable de control que permite evidenciar la relación existente
3
entre calidad educativa y cantidad y calidad de grupos de investigación de manera aislada
para las universidades de carácter pública y las de carácter privado.
β Cantidad y calidad de grupos de Investigación esta variable permite abstraer la calidad
4 :
investigativa de un programa curricular, y resulta de gran importancia puesto que permitirá
medir el impacto que tiene dicha calidad investigativa en la calidad el programa
instrumentalizada en los rendimientos de diferentes áreas.
Ei: Se denomina error o no observable y recoge la información de todas las variables que
no se tuvieron en cuenta para la elaboración del modelo y que podrían generar mayor
explicación al modelo propuesto.
Y(x) =β β β β
0+ 1 Indicador socioeconómico (INSE) + 2 Genero + 3 carácter de universidad
β Ei
(Publico/privada) + 4 Cantidad y calidad de grupos de investigación+Resultados y análisis 43
6. Resultados y Análisis
6.1. Regresiones
Los modelos de regresión lineal presentados a continuación estiman el rendimiento de los
estudiantes de las universidades seleccionadas en las áreas de razonamiento cuantitativo,
lectura crítica y comunicación escrita, teniendo en cuenta las variables definidas en la
construcción del modelo econométrico.
Los parámetros relevantes en este tipo de modelos son: el R2 que muestra el porcentaje de
explicación del modelo con respecto a la variable dependiente; el p valor que indica la
significancia de dicha variable, siendo significativa si su valor es menor a 0,05; el valor t
que refuerza la significancia de los paramentos siempre y cuando su valor sea mayo a 2 y el
coeficiente que indica que indica.
Los tres modelos iniciales tienen en cuenta: el rendimiento de las áreas mencionadas según
las variables, el indicador socioeconómico (INSE), el género, carácter de universidad
(Publico/privada) y cantidad de grupos de investigación.
Los modelos posteriores, estiman el rendimiento de las áreas mencionadas según las
variables; indicador socioeconómico (INSE), Género, carácter de universidad
(Publico/privada) y calidad (según la categorización de Colciencias A1, A, B, D y
Reconocidos) de grupos de investigación.
6.1.1. Modelo 1. Rendimiento en razonamiento cuantitativo
Rendimiento en razonamiento cuantitativo = Inse Genero N. Grupos Carácter universidad
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 29.65
Model | 55743.7474 3 18581.2491 Prob > F = 0.0000
Residual | 349026.844 557 626.61911 R-squared = 0.1377
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1331
Total | 404770.592 560 722.804628 Root MSE = 25.032
-------------------------------------------------------------------------------------
P_Razonamiento_Cu~t | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
--------------------+----------------------------------------------------------------
inse | .4831411 .1184943 4.08 0.000 .2503909 .7158913
_Iestu_gene_2 | 12.38264 2.169007 5.71 0.000 8.122205 16.64307
|
c.ngrupos#c.publico | 1.329216 .2179677 6.10 0.000 .9010771 1.757355
|
_cons | 123.9009 6.699924 18.49 0.000 110.7407 137.0611
-------------------------------------------------------------------------------------44 Resultados y análisis
El Modelo 1. Estima el rendimiento en razonamiento cuantitativo según las variables
mencionadas anteriormente. Este modelo presenta un R2 de 13,8 % lo cual al menos en
datos de corte transversal se considera relevante. En cuanto a los valores p, se observa que
todas las variables son significativas a un 95 % de confiabilidad dado que sus valores son
muy cercanos a 0. Por otra parte, los valores T en cada variable presentan un valor superior
a 2 validan la significancia de los regresores que ese explicaran a continuación.
El modelo presenta los coeficientes de las variables que predicen la variación del
rendimiento teniendo en cuenta los parámetros relevantes explicados anteriormente.
Cuando se analizan los coeficientes de los regresores, en este modelo se obtiene que; i) por
cada grupo de investigación adicional se aumenta el rendimiento en 1,33 puntos en los
estudiantes en el área de Razonamiento cuantitativo, ii) en cuanto al género se evidencia
que el hecho de ser hombre aumenta el puntaje en 12,38 en esta área frente al rendimiento
de las mujeres, iii) en cuanto al indicador socioeconómico, este coeficiente indica que al ser
mayor este indicador, es decir que los estudiantes presentes mejores condiciones su
rendimiento aumentara en 0.48 es decir menos de medio punto, lo cual parece ser poco
relevante aun teniendo en cuenta la significancia de dicha variable .
Modelo 1a. Rendimiento en razonamiento cuantitativo (con variable indicadora
/publico privada)
Rendimiento en razonamiento cuantitativo = Inse Genero N. Grupos Carácter universidad
(especificando diferencia en rendimiento si la universidad es público o privada)
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(4, 556) = 29.63
Model | 71113.5448 4 17778.3862 Prob > F = 0.0000
Residual | 333657.047 556 600.102603 R-squared = 0.1757
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1698
Total | 404770.592 560 722.804628 Root MSE = 24.497
-------------------------------------------------------------------------------------
P_Razonamiento_Cu~t | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
--------------------+----------------------------------------------------------------
inse | .7578254 .1280339 5.92 0.000 .5063362 1.009315
_Iestu_gene_2 | 12.07154 2.123508 5.68 0.000 7.900464 16.24262
|
c.ngrupos#c.publico | .0277186 .3341203 0.08 0.934 -.6285738 .684011
|
_Ipublico_1 | 22.3284 4.412008 5.06 0.000 13.66216 30.99464
_cons | 106.3643 7.415979 14.34 0.000 91.79757 120.9311Resultados y análisis 45
-------------------------------------------------------------------------------------
El Modelo 1a. considera los impactos por separado de la variable el carácter de la
universidad (publico/privada), para esto toma como base el rendimiento de las
universidades privadas y genera el rendimiento de las públicas con respecto a este, es decir
el puntaje generado es positivo indica que es superior o si es negativo que es inferior.
Al observar la variable en mención el rendimiento en el área de razonamiento cuantitativo
aumenta notablemente cuando las universidades con un grupo de investigación adicional
son de carácter público. El coeficiente indica que dicho rendimiento aumenta a 22,33
puntos con respecto a las universidades de carácter privado con un grupo de investigación
adicional, el R2 aumenta a 17,5 % de 13,8 % en el modelo anterior. Lo anterior genera un
modelo más robusto y permite explicar en mayor medida el rendimiento de los estudiantes
en el área trabajada.
El resultado anterior se considera un hallazgo de suma importancia puesto el impacto de la
investigación en la calidad educativa es mayor en las universidades públicas que en las
privados. Una posible explicación para este fenómeno puede ser que de ser porque los
estudiantes de las universidades públicas tienen una participación más activa que los de las
universidades privadas, lo cual conlleva a que los estudiantes adquieran mayores
capacidades de tipo investigativa como las tales como: el rigor conceptual y metodológico,
la capacidad analítica, sintética y crítica, la habilidad comunicativa como lo planteaban
Calderón, Gutiérrez y Castaño (2017).
Los modelos generados a continuación, también hacen parte del primer apartado, es decir
los que tienen en cuenta la cantidad de los grupos de investigación. Estos procesan e
interpretaran con la variable indicadora mencionada que señala el rendimiento
discriminando el carácter de las universidades.
Lo anterior teniendo en cuenta el hallazgo ya mencionado en donde es posible apreciar la
variación de rendimiento según el carácter de la universidad, también la inclusión de dicha46 Resultados y análisis
variable posibilita la generación de modelos más robustos y con mayor poder explicativo
cuando se tiene en cuenta tal distinción.
6.1.2. Modelo 2. Rendimiento en Lectura Crítica
Modelo 2. Rendimiento en lectura crítica (con variable indicadora /publico privada)
Rendimiento en Lectura crítica = Inse Genero N. Grupos Carácter universidad
especificando diferencia en rendimiento si la universidad es público o privada)
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(4, 556) = 21.10
Model | 62513.8537 4 15628.4634 Prob > F = 0.0000
Residual | 411838.161 556 740.716116 R-squared = 0.1318
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1255
Total | 474352.014 560 847.057168 Root MSE = 27.216
-------------------------------------------------------------------------------------
P_Lect_Crítica | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
--------------------+----------------------------------------------------------------
inse | .7295686 .1422453 5.13 0.000 .4501647 1.008973
_Iestu_gene_2 | 3.723348 2.359212 1.58 0.115 -.9107107 8.357406
|
c.ngrupos#c.publico | .6332391 .3712069 1.71 0.089 -.0959002 1.362378
|
_Ipublico_1 | 20.23609 4.901731 4.13 0.000 10.60792 29.86427
_cons | 106.1368 8.239135 12.88 0.000 89.9532 122.3205
-------------------------------------------------------------------------------------
El Modelo 2. Estima el rendimiento en el área de lectura crítica. El modelo presenta un
presenta un R2 de 13,18 %, un valor muy cercano y coherente con el primer resultado, lo
cual indica que las áreas de razonamiento cuantitativo y lectura crítica tiene un
comportamiento similar en cuanto al rendimiento predicho según los regresores. En cuanto
a los valores p, se observa que todas las variables son significativas dado que valores son
muy cercanos a 0, excepto el regresor o variable género que presenta un p valor no
significativo. Esto señala que aun cuando el rendimiento es un poco mayor (3.72 puntos)
para los hombres en el área de lectura crítica, esta diferencia no es estadísticamente
significativa, lo cual sugiere que en dicha área hombres y mujeres tienen rendimientos
similares, caso contrario con lo ocurrido en el área de Razonamiento cuantitativo.
Por otra parte la observar unilateralmente los coeficientes de los regresores es apreciable
que; i) por cada grupo de investigación adicional se aumenta el rendimiento en 0,633Resultados y análisis 47
puntos en los estudiantes en el área de Lectura crítica, al observar la variable indicadora
según el carácter de la universidad se evidencia que los estudiantes pertenecientes a
universidades públicas tiene un rendimiento superior en 20,24 puntos a los de universidades
privadas, ii) en cuanto al indicador socioeconómico, este coeficiente indica que al ser
mayor este indicador, es decir que los estudiantes presentes mejores condiciones su
rendimiento aumentara en 0,72, resultado levemente superior al modelo anterior, lo cual
sugiere que al menos en el área de lectura crítica el indicador socioeconómico presenta un
mayor impacto que en el área de razonamiento cuantitativo ser poco relevante aun teniendo
en cuenta la significancia de dicha variable .
6.1.3. Modelo 3. Rendimiento en Comunicación escrita
Rendimiento en Comunicación escrita = Inse Genero N. Grupos Carácter universidad
especificando diferencia en rendimiento si la universidad es público o privada)
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(4, 555) = 4.67
Model | 17484.214 4 4371.0535 Prob > F = 0.0010
Residual | 519829.322 555 936.629408 R-squared = 0.0325
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0256
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 30.604
-----------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_escrita | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
------------------+----------------------------------------------------------------
inse | .1548843 .1600835 0.97 0.334 -.1595593 .4693279
_Iestu_gene_2 | -1.687765 2.655124 -0.64 0.525 -6.903086 3.527556
|
c.grua1#c.publico | -8.396119 2.515202 -3.34 0.001 -13.3366 -3.455639
|
_Ipublico_1 | 18.93121 4.649716 4.07 0.000 9.798015 28.0644
_cons | 141.0909 9.270516 15.22 0.000 122.8813 159.3005
-----------------------------------------------------------------------------------
El Modelo 3. Estima el rendimiento en el área de comunicación escrita. El modelo presenta
un presenta un R2 de 3,25 %, valor relativamente bajo y distante de los resultados
anteriores. Lo anterior sugiere que para el área de comunicación escrita tiene un impacto
significativamente menor frente a las áreas ya analizadas, es decir que el modelo propuesto
carece de poder explicativo para el área estudiada.48 Resultados y análisis
Cuando se analizan los parámetros relevantes, se obtienen dos datos de suma importancia;
i) por un lado, los valores p (que muestran la significancia de una variable) son muy
heterogéneos, es decir la mitad de las variables no son estadísticamente significativas
mientras que el otro 50% si lo es. El género y el indicador socioeconómico no son
estadísticamente significativas, mientras que la variable indicadora si lo es respaldada por
el valor t claramente superior a 2.
Rendimiento Segun Cantidad de
Grupos.
25 22,33
20,24
18,93
20 17,57
15 13,18
10
5 3,25
0
R2 (%) Coeficientes
Según Cantidad
Razonamiento cuantitativo Lectura Critica
Comunicación escrita
Grafica 1. Comparación de modelos según cantidad de grupos.12
La Grafica 1. Consolida la información de dos parámetros relevantes de los primeros tres
modelos que estiman el rendimiento de las áreas de Razonamiento cuantitativo, lectura
crítica y comunicación escrita analizados anteriormente. Dicha grafica permite vislumbrar
de manera sencilla y resumida la variación del parámetro que valora la explicación del
modelo y los coeficientes de la variable cantidad de grupos de investigación, generados en
cada modelo teniendo en cuenta los regresores seleccionados en la construcción del modelo
econométrico.
12 Grafica que condensa el resultado de los tres modelos iniciales teniendo en cuenta el R2 y el coeficiente de
predicción.Resultados y análisis 49
Es observable que, y como se había mencionado en líneas anteriores, el R2, tiene un valor
similar en las primeras dos áreas analizadas; razonamiento cuantitativo y lectura crítica,
17,6% y 13,2% respectivamente, siendo el tercer área, comunicación escrita con 3,2% la
que se aleja considerablemente de estos valores. Los coeficientes en las tres áreas predicen
el rendimiento con valores cercanos que oscilan entre 22 y 19 puntos.
Lo anterior, permite inferir que la cantidad de grupos de investigación de una Universidad
de las seleccionadas para el estudio, si contribuye a explicar el rendimiento en las áreas
estudiadas. Esto es cierto con algunas particularidades que se detectaron el estudio; por un
lado, las universidades de carácter público tienen mayor afectación por el aumento de dicha
variable, es decir que la investigación medida en cantidad de grupos de investigación tiene
mayor impacto en los universidades de este carácter que en la privadas, por otra parte, el
estudio sugiere que el área de comunicación escrita si bien se ve afectada en su rendimiento
por la variable estudiada, esta no tiene las mismas implicaciones que en áreas anteriores,
por lo cual los el poder explicativo del modelo es menor.
6.2. Regresiones Según Calidad
Los modelos presentados a continuación, evalúan el rendimiento en las áreas mencionadas
con anterioridad teniendo en cuenta la calidad de los grupos de investigación, lo anterior se
consigue con la inclusión de número de grupos según las categorías dictadas por
Colciencias (A1, A, B, C, D, Reconocidos).
Tal y como en el primer apartado se generaron dos modelos econométricos antes de
desarrollar los análisis con las áreas de conocimiento seleccionadas y las calidades de los
grupos de investigación. Ya que resulta de gran interés observar el comportamiento de los
parámetros y el poder explicativo de cada modelo.
Para este caso se tomó la decisión de presentar los modelos de esta sección con la variable
indicadora que señala por separado el rendimiento en universidades públicas y privadas. Lo
anterior y como se muestra a continuación puesto que el modelo con más consistencia en50 Resultados y análisis
sus parámetros aunque con un poder explicativo algo menor, era el que no incluía la
variable en mención.
6.2.1. Modelo 4. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos
de investigación(A1)
Rendimiento en Razonamiento cuantitativo = Inse Genero Grupos A1 Carácter universidad
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 25.60
Model | 49052.1459 3 16350.7153 Prob > F = 0.0000
Residual | 355718.446 557 638.632757 R-squared = 0.1212
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1165
Total | 404770.592 560 722.804628 Root MSE = 25.271
-----------------------------------------------------------------------------------
P_Razonamiento_~t | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
------------------+----------------------------------------------------------------
inse | .3820586 .1155755 3.31 0.001 .1550414 .6090758
_Iestu_gene_2 | 12.74886 2.187585 5.83 0.000 8.451934 17.04578
|
c.grua1#c.publico | 8.037332 1.575924 5.10 0.000 4.941852 11.13281
|
_cons | 130.3404 6.472016 20.14 0.000 117.6279 143.053
-----------------------------------------------------------------------------------
El Modelo 4. Estima el rendimiento en el área de Razonamiento cuantitativo, teniendo en
cuenta los grupos de investigación categorizados en A1 por Colciencias. El modelo presenta
un presenta un R2 de 12,12 %, valor acorde con los resultados del primer apartado, al
evaluar cantidad de grupos de investigación, lo cual sugiere que la calidad de los grupos,
también influye en el rendimiento de sus estudiantes tal y como lo hace la cantidad de
estos.
En cuanto a los valores p, se observa que todas las variables son significativas a un 95 % de
confiabilidad dado que sus valores son muy cercanos a 0. Por otra parte los valores T en
cada variable presentan un valor superior a 2 validan la significancia de los regresores que
ese explicaran a continuación.Resultados y análisis 51
Al analizar los coeficientes, se obtiene que; i) por cada grupo de investigación categorizado
en A1 adicional se aumenta el rendimiento en 8,07 puntos en los estudiantes en el área de
Razonamiento cuantitativo, ii) en cuanto al género se evidencia que el hecho de ser hombre
aumenta el puntaje en 12,75 en esta área frente al rendimiento de las mujeres, iii) en cuanto
al indicador socioeconómico, este coeficiente indica que al ser mayor este indicador, es
decir que los estudiantes presentes mejores condiciones su rendimiento aumentara en 0.38.
6.2.2. Modelo 4a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de
investigación (A1)
Rendimiento en Lectura crítica = Inse Genero N. Grupos Carácter universidad
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 17.56
Model | 40991.9955 3 13663.9985 Prob > F = 0.0000
Residual | 433360.019 557 778.025168 R-squared = 0.0864
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0815
Total | 474352.014 560 847.057168 Root MSE = 27.893
-----------------------------------------------------------------------------------
P_Lect_Crítica | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
------------------+----------------------------------------------------------------
inse | .3584251 .1275666 2.81 0.005 .1078546 .6089956
_Iestu_gene_2 | 4.39233 2.41455 1.82 0.069 -.3504063 9.135066
|
c.grua1#c.publico | 11.57361 1.739428 6.65 0.000 8.156971 14.99025
|
_cons | 129.818 7.143496 18.17 0.000 115.7865 143.8494
-----------------------------------------------------------------------------------
El Modelo 4a. Estima el rendimiento en el área de Lectura crítica, teniendo en cuenta los
grupos de investigación categorizados en A1 por Colciencias. El modelo presenta un presenta
un R2 de 8,64 %, valor acorde el área evaluada en el modelo anterior, lo que sugiere que las
dos áreas tienen una afectación similar por la calidad de grupos de investigación
En cuanto a los valores p, se observa que todas las variables son significativas a un 90 % de
confiabilidad dado que sus valores son muy cercanos a 0. Por otra parte los valores T en
cada variable presentan un valor superior a 2, exceptuando el género, valores que validan la
significancia de los regresores que se explicaran a continuación.52 Resultados y análisis
Al analizar los coeficientes, se obtiene que; i) por cada grupo de investigación categorizado
en A1 adicional se aumenta el rendimiento en 11,57 puntos en los estudiantes en el área de
Lectura crítica, ii) en cuanto al género se evidencia que el hecho de ser hombre aumenta el
puntaje en 4,9 en esta área frente al rendimiento de las mujeres, pero dicho coeficiente no
se considera significativo dado su T valor inferior a 2, iii) en cuanto al indicador
socioeconómico, este coeficiente indica que al ser mayor este indicador, es decir que los
estudiantes presentes mejores condiciones su rendimiento aumentara en 0.36.
6.2.3. Modelo 4b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (A1)
Rendimiento en Lectura crítica = Inse Genero N. Grupos Carácter universidad
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(3, 556) = 0.68
Model | 1957.78426 3 652.594754 Prob > F = 0.5659
Residual | 535355.751 556 962.870057 R-squared = 0.0036
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = -0.0017
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 31.03
-----------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_escrita | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
------------------+----------------------------------------------------------------
inse | -.1612517 .1419394 -1.14 0.256 -.4400547 .1175512
_Iestu_gene_2 | -1.072037 2.68769 -0.40 0.690 -6.351304 4.20723
|
c.grua1#c.publico | -1.728066 1.935488 -0.89 0.372 -5.529829 2.073696
|
_cons | 161.2209 7.95115 20.28 0.000 145.6029 176.8389
-----------------------------------------------------------------------------------
El Modelo 4b. Estima el rendimiento en el área de Comunicación escrita, teniendo en
cuenta los grupos de investigación categorizados en A1 por Colciencias. El modelo presenta
un presenta un R2 de 0,36 %, valor desacorde con los dos modelos anteriores, lo que
permite inferir que en esta área los grupos categorizados en A1 tienen una afectación menor
al predecir el rendimiento de los estudiantes frente a las áreas de Razonamiento cuantitativo
y lectura crítica.
En cuanto a los valores p, no se puede afirmar que las variables son significativas a un 90%
de confiabilidad dado que sus valores son distantes de 0. Por otra parte los valores T en
cada variable presentan un valor inferior a 2, lo que permite corroborar que los coeficientes
no son significativos.Resultados y análisis 53
Al analizar los coeficientes, se presentan valores negativos y según los parámetros, no
significativos estadísticamente. Lo anterior se puede considerar poco conveniente para el
estudio y la validación de las hipótesis, pero también se considera un hallazgo importante,
puesto que rendimiento en el área de comunicación escrita (al menos con la particularidad
delos daos trabajados) no parece recibir el mismo impacto que las otras áreas ya evaluadas
cuando aumentan los grupos de calificación A1.
6.3. Comparación de modelos según Calidad de Grupos de Investigación.
Para cada una de las categorías de calidad de los grupos los grupos se generaron los
modelos con cada área de conocimiento, generando un total de 15 modelos adicionales que
no se presentan en este apartado con el fin de que la lectura del documento sea más amena
y centrada en el análisis de los datos. Dichos modelos pueden encontrarse en el aparto de
anexos.
Es necesario también aclarar que en la gráfica no se incluyen información de parámetros
como los p valor y T valor ya que sus valores son prácticamente idénticos a los de los
modelos realizados anteriormente donde se evaluaba el impacto del rendimiento según los
grupos de investigación A1.
Por lo anterior se elabora y presenta la siguiente gráfica, que permite comparar los
porcentajes de explicación delos 18 modelos totales que evalúan la calidad de grupos de
investigación comparando su R2, a la vez que comparar los coeficientes de la variable
grupo de investigación según su categoría de calidad.54 Resultados y análisis
Rendimiento segun Calidad de Grupos
20
17,57
16,97
14,88
15
13,13
12,12 12,12 12,12
11,62 11,57 11,57 11,57
9,73 10,088
10 8,84 8,84 8,84 8,84 8,74
8,037 8,037 8,037 8,1353
7,15 7,356
5
2,02
0,36 0,36 0,36 0,36 0,44 0,64 0,427
0
A1 A B C D R A1 A B C D R
-1,72 -1,72
R2 (%) -1,72 -1,72 COEFICIENTES
-5 Según Calidad
Razonamiento cuantitativo Lectura Critica Comunicación escrita
Grafica 2. Comparación de modelos según calidad de grupos.13
La Grafica 2. Consolida la información de dos parámetros relevantes de los modelos que
estiman el rendimiento de las áreas de Razonamiento cuantitativo, lectura crítica y
comunicación escrita analizados anteriormente. Dicha grafica permite vislumbrar de
manera sencilla y resumida la variación del parámetro que valora la explicación del modelo
y los coeficientes de la variable calidad de grupos de investigación, generados en cada
modelo teniendo en cuenta los regresores seleccionados en la construcción del modelo
econométrico.
En el apartado izquierdo de la gráfica se consolidan los porcentajes R2 de los 18 modelos
que tienen en cuenta la calidad, mientras que en el lado derecho se hace lo propio con los
coeficientes, lo anterior con el fin de comparar con claridad el rendimiento esperado en
cada área según la calidad de los grupos de investigación.
13 Grafica que condensa el resultado de los modelos que evalúan el rendimiento de los estudiantes según la
calidad de los grupos de investigación, teniendo en cuenta el R2 y el coeficiente de predicción.Resultados y análisis 55
En el grafico se observa que los modelos que evalúan el área de razonamiento cuantitativo;
por un lado, tiene valores R2 apreciables en datos de corte transversal, que oscilan entre
17,57 % y 12,12, siendo el modelo que tiene en cuenta los grupos de investigación
calificados en A el que presenta un mayor poder explicativo, por otra parte, al analizar los
coeficientes de esta área se obtiene que, el aumento por cada grupo adicional según su
categoría medido en puntos va desde 7,6 hasta 8,74, valores muy cercanos y coherentes
entre sí.
En esta área es interesante analizar el porcentaje de explicación que generan los modelos
que incluyen las categorías de menor calificación en Colciencias es decir los grupos D y
Reconocidos con porcentajes de 14,88% y 16,97 respectivamente, superiores a los que
generan los modelos calificados en A1 A y C.
Al analizar los modelos que evalúan el área de lectura crítica se obtiene que; lo valores R2
varían en el rango de 8,4% a 13,13%, valores también importantes para este tipo de datos,
pero inferiores a los encontrados en modelos que evalúan el área de razonamiento
cuantitativo. También, y como en el caso anterior los grupos de categoría de y reconocidos
presentan valores más altos en cuanto al R2, y en este caso el mayor valor de predicción lo
genera el modelo que evalúa la categoría Reconocidos que es la más baja en Colciencias.
Cuando se evalúan los coeficientes, se evidencia que estos, en comparación con el área
analizada anteriormente presentan valores superiores, es decir que, la investigación medida
en términos de calidad de grupos de investigación afecta en mayor medida la calidad
educativa medida en términos de rendimiento en el área de lectura crítica frente a la de
razonamiento cuantitativo.
Al analizar los modelos que evalúan el área de comunicación escrita se obtiene que; i) los
R2 son muy bajos (oscilan entre 0.34% y 0,64%) y no se consideran relevantes para la
explicación del rendimiento en dicha área, lo anterior aunado a los parámetros analizados56 Resultados y análisis
en páginas anteriores que hacían no significativos los coeficientes generados en dichos
modelos.
En cuanto a los coeficientes sucede algo similar, puesto que los valores de predicción son
incluso negativos (-1,72 puntos) para los modelos que evalúan grupos de investigación A1,
A, B, C, lo que sugiere que en dichos casos el rendimiento decrece, pero tal afirmación no
puede hacerse puesto que los parámetros demuestran que estos valores no son
significativos. En concordancia con los modelos anteriores, los coeficientes con valores
más altos son aquellos que incluyen modelos con categorías de calificación de grupos de
investigación D y Reconocidos con valores 0,42 y 2,02 respectivamente, valores bajos y
distantes de los modelos anteriores, pero claramente superiores a los de los demás modelos
de esta misma área.
Lo anterior permite inferir que las hipótesis pueden ser validadas solo de manera parcial
puesto que, al menos en el caso de comunicación escrita, no es posible afirmar que la
investigación, impacte de manera directa el rendimiento de los estudiantes pertenecientes a
las universidades con diversas categorías de grupo.
Con el análisis de los modelos econométricos que evaluaban el impacto en el rendimiento
académico según la calidad de los grupos de investigación en las tres áreas mencionadas
con anterioridad, se encontró un hallazgo relevante. El área de comunicación escrita, no
presentaba valores significativos en sus parámetros y coeficientes.
Así pues, lo anterior no permitía validar completamente las hipótesis auxiliares que incluían
dicha área, para lo cual se ideo una manera de ponderar la validación de las hipótesis
auxiliares teniendo en cuanta cada área evaluada según la calidad de los grupos de
investigación.Resultados y análisis 57
6.4. Validación de hipótesis
Validación de Hipótesis Auxiliares
H1: Existe una relación directa entre calidad y calidad de grupos de un programa de
formación en Administración en las universidades del Valle del cauca y el
rendimiento de sus estudiantes en las pruebas de estado.
Hipótesis a Validar Áreas Validación Porcentaje
Razonamiento
cuantitativo SI 5,56%
H1a(A1)
Lectura Crítica SI 5,56%
Comunicación escrita No 0,00%
Razonamiento
cuantitativo SI 5,56%
H1b (A)
Lectura Crítica SI 5,56%
Comunicación escrita No 0,00%
Razonamiento
cuantitativo SI 5,56%
H1c (B)
Lectura Crítica SI 5,56%
Comunicación escrita No 0,00%
Razonamiento
cuantitativo SI 5,56%
H1d (C)
Lectura Crítica SI 5,56%
Comunicación escrita No 0,00%
Razonamiento
cuantitativo SI 5,56%
H1e (D)
Lectura Crítica SI 5,56%
Comunicación escrita No 0,00%
Razonamiento
cuantitativo SI 5,56%
H1f (R)
Lectura Crítica SI 5,56%
Comunicación escrita No 0,00%
Total Validación 66,67%
Tabla 8. Validación de Hipótesis General14
La forma de hacer dicha ponderación se llevó a cabo de una manera simple; cada hipótesis
auxiliar se dividió en las áreas de conocimiento evaluadas, seguidamente y teniendo en
cuenta el análisis de los modelos generados con anterioridad se validaba con SI o No la
hipótesis auxiliar según cada área de conocimiento.
14 La tabla 8. Muestra la validación de las hipótesis Auxiliares con el fin de Validar o no la hipótesis General.58 Resultados y análisis
Para tener un valor de validación cuantitativo se dividió el máximo valor de validación que
podía tener la hipótesis general es decir 100% en el número de divisiones totales de las
hipótesis auxiliares, es decir 18. Para las áreas en las que se validaba la hipótesis auxiliar se
le asignó el valor resultante de dicha operación, es decir 5.56% y en las áreas que sucedía lo
contrario se asignó un valor de 0%.
El resultado que se obtuvo correspondiente a la sumatoria de los porcentajes parciales se
interpreta como el porcentaje de validación de la hipótesis principal. Es decir que la
hipótesis H1: Existe una relación directa entre calidad y calidad de grupos de un programa de
formación en Administración en las universidades del Valle del cauca y el rendimiento de sus
estudiantes en las pruebas de estado, es válida en un 66,67%.
El porcentaje anterior es solo una instrumentalización cuantitativa de la validación parcial
de las hipótesis. Es importante resaltar que la calidad educativa analizada en términos de
rendimiento académico si se ve afectada por la investigación (medida en cantidad y calidad
de grupos de investigación). Lo que sugiere que una manera de incrementar la calidad, (al
menos en universidades públicas), en programas de Administración de empresas es,
generando y fortaleciendo grupos de investigación, que a su vez desarrollaran habilidades
especificas en sus estudiantes.
Los resultados obtenidos en el presente estudio sugieren que la investigación si está
relacionada con la calidad educativa, puesto que la evidencia empírica así lo demuestra. Si
bien es cierto que los datos de trabajo pertenecen a un solo periodo de tiempo y no es
posible percibir variaciones con respecto a otros periodos, también es cierto que lo modelos
que generaron dichos resultados son robustos y estadísticamente significativos en la
mayoría de los casos.Conclusiones y recomendaciones 59
7. Conclusiones y Recomendaciones
El estudio sugiere que la calidad educativa está ligada a la investigación. Las universidades
públicas parecen tener mayor afectación en la calidad educativa que las de tipo privado,
también se evidencia que la investigación impacta en mayor medida a unas áreas del
conocimiento frete a otras.
Es necesario iniciar este apartado diciendo que las conclusiones que se presentan en este
estudio hacen parte de los análisis generados a partir las universidades seleccionadas del
Valle del Cauca con datos de corte trasversal obtenidos en un solo periodo de tiempo (año
2016), lo anterior teniendo en cuenta las limitaciones que se mencionaron en páginas
anteriores.
Como primera gran conclusión general, se tiene que la investigación instrumentalizada en
cantidad y calidad de grupos, si determina (al menos un porcentaje importante) la calidad
educativa evaluada en términos de rendimiento académico en las áreas de conocimiento
evaluadas.
En sintonía con lo anterior, el impacto de la investigación según sugieren los resultados
obtenidos en los modelos econométricos, es mayor en las universidades de carácter público
en relación a las de carácter privado. Como se mencionó en la discusión de los resultados,
esto puede tener varias explicaciones; por un lado, puede ser que las universidades publicas
incluyan en sus grupos una mayor cantidad de estudiantes de pregrados que los que
incluyen las privadas lo cual permite un mayor desarrollo de ciertas habilidades para dichos
estudiantes que conlleva a un mayor rendimiento en las áreas estudiadas de las pruebas
Saber Pro.
Como hallazgo importante se tiene también que, la investigación no afecta a todas las áreas
evaluadas en el presente estudio en la misma medida. Es decir, las áreas de razonamiento
cuantitativo y lectura crítica parecen estar más relacionadas con la investigación que el área
de comunicación escrita. Esto puede ser así en la generalidad de los casos o solo en el
contexto específico de los datos trabajados, por eso resultaría de gran ayuda a esta60 Conclusiones y recomendaciones
investigación, estudios que retomen dichos planteamientos con datos de diversas regiones o
áreas de conocimiento.
Este estudio presenta una serie de lineamentos metodológicos que pueden servir para
futuras investigaciones que se desarrollen en este sentido. Por lo anterior resultaría de gran
interés generar estudios que amplíen lo presentado en este y tengan un alcance más amplio,
ya sea aumentando las áreas de medición, o los periodos de tiempo, incluso las
universidades que fueron tomadas como referencias a un nivel nacional.
Los estudios que retomen la idea que aquí se presenta deberán tener en cuenta una serie de
limitantes. Por un lado, el acceso a la información de históricos en cuanto a grupos de
investigación, lo que obligaría a comunicaciones o encuentros con directores de estos
grupos para recolectar dicha información. Esto a su vez representaría una inversión de
tiempo y recursos importantes.
Por otra parte, se encuentra la limitante de las bases de tatos que el ICFES proporciona, que
si bien cuenta con amplia información, difiere en cuanto a estructura y metodología de
medición en cada año, lo que también obligaría a una minuciosa reescalación y el algunos
casos cálculos particulares con el fin de hallar algunos indicadores presentes en unos años y
no en otros.
El presente estudio debe tomarse como una primera aproximación cuantitativa de impacto
de la investigación en la calidad educativa, lo aquí dicho seguirá se sigue y seguirá
trabajando en investigaciones posteriores como parte de las actividades del Grupo de
Estudios Neoinstitucionales. En consecuencia, algunas afirmaciones o inferencias
resultantes de los análisis realizados en todo el trabajo podrían ser validadas o refutadas en
el futuro.Bibliografía 61
8. Bibliografía
Aguerrondo I. (2014). “La calidad de la educación: Ejes para su definición y evaluación”
en:https://www.researchgate.net/publication/44818477_La_Calidad_de_la_educacion_ejes
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disponible en: http://www.redalyc.org/pdf/340/34005005.pdf
Calderón H., Gutiérrez V., Castaño D. (2017). “La investigación en las facultades de
administración de Colombia” en: Revista lasallista de investigación - vol. 14 no. 1 - 2017 –
Carnoy, M. 2006. “Economía de la educación”. Barcelona, Editorial UOC, 57 p.
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http://scienti.colciencias.gov.co:8080/gruplac/
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superior? ¿Cómo se determina?” disponible en https://www.cna.gov.co/1741/article-
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Díaz Barriga, Ángel (2006), "El enfoque de competencias en la educación. ¿Una
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Dinero (2017). “Las mejores universidades de Colombia en administración de empresas”
http://www.dinero.com/edicion-impresa/caratula/articulo/mejores-universidades-de-
colombia-en-administracion-de-empresas/245769
Fernández L. (2007). “Educación superior y calidad en América Latina y Argentina. Los
procesos de Evaluación y acreditación” Editorial de la Universidad Tres de Febrero (Junio
2007), pp. 38-5462 Bibliografía
Gantman, E (2011). “Escuelas de negocios latinoamericanas Un análisis empírico” en
revista Contaduría y Administración 58 (3), julio-septiembre 2013: 279-298
Hanushek E. (1989). “The Impact of Differential Expenditures on School Performance”
in: Educational Researcher, Vol. 18, No. 4 (May, 1989), pp. 45-62
Icfes (2016). “Acceso a bases de datos y diccionarios “disponible en:
http://www2.icfes.gov.co/thilo/itemlist/category/333-acceso-a-bases-de-datos
Marín Idagarra, I. (2013) “La conformación del currículo en Administración: un estudio
desde el isomorfismo institucional”, en revista Estudios Gerenciales 29 (2013) 466-475
MIDE (2015). Colombia aprende - clasificación de las mejores universidades disponible
en http://www.colombiaaprende.edu.co/html/micrositios/1752/w3-article-351894.html
Powell y DiMaggio (1999). “El nuevo Institucionalismo en el análisis organizacional”
disponible en:
http://www.inap.org.mx/portal/images/RAP/el%20nuevo%20intitucionalismo%20en%20el
%20analisis%20organizacional.pdf
Proyecto perfiles (2015). “Proyecto para la reforma del plan curricular de
Administración Universidad Nacional sede Palmira. Caracterización de algunas de las
mejores universidades de Colombia 2015” Redacción de resultados en desarrollo
Raimon J. (2010). “La economía y la función de producción en educación” en: Revista
Visión del futuro vol.13 no.1 Miguel Lanus ene. /jun. 2010
Rodríguez W. (2010) “El concepto de calidad educativa: una mirada crítica desde el
enfoque histórico-cultural” en revista Actualidades Investigativas en EducaciónResultados y análisis 63
U-Sapiens (2017) “Ranking U- Sapiens 2017-1, según indicadores de investigación”
disponible en https://www.srg.com.co/usapiens.php.
Taylor y Francis (1994) “Quality and its Measurement: A Business Perspective” cap 6 en
The Society for Research into Higher Education ED 415723Anexos 65
9. Anexos
9.1. Salidas Software Estata
9.1.1. Modelo 5. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos
de investigación (A)
Rendimiento en Razonamiento cuantitativo = Inse Genero Grupos A Carácter universidad
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 25.60
Model | 49052.1459 3 16350.7153 Prob > F = 0.0000
Residual | 355718.446 557 638.632757 R-squared = 0.1212
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1165
Total | 404770.592 560 722.804628 Root MSE = 25.271
--------------------------------------------------------------------------------
P_Razonamien~t | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | .3820586 .1155755 3.31 0.001 .1550414 .6090758
_Iestu_gene_2 | 12.74886 2.187585 5.83 0.000 8.451934 17.04578
|
c.ga#c.publico | 5.358221 1.050616 5.10 0.000 3.294568 7.421874
|
_cons | 130.3404 6.472016 20.14 0.000 117.6279 143.053
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.2. Modelo 5a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de
investigación (A)
Rendimiento en Lectura crítica = Inse Genero Grupos A Carácter Universidad
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 17.56
Model | 40991.9955 3 13663.9985 Prob > F = 0.0000
Residual | 433360.019 557 778.025168 R-squared = 0.0864
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0815
Total | 474352.014 560 847.057168 Root MSE = 27.893
--------------------------------------------------------------------------------
P_Lect_Crítica | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | .3584251 .1275666 2.81 0.005 .1078546 .6089956
_Iestu_gene_2 | 4.39233 2.41455 1.82 0.069 -.3504063 9.135066
|
c.ga#c.publico | 7.715741 1.159618 6.65 0.000 5.437981 9.9935
|
_cons | 129.818 7.143496 18.17 0.000 115.7865 143.8494
--------------------------------------------------------------------------------66 Anexos
9.1.3. Modelo 5b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (A)
Rendimiento en Lectura crítica = Inse Genero GruposA Carácter universidad
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(4, 555) = 4.67
Model | 17484.214 4 4371.0535 Prob > F = 0.0010
Residual | 519829.322 555 936.629408 R-squared = 0.0325
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0256
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 30.604
--------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_esc~a | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | .1548843 .1600835 0.97 0.334 -.1595593 .4693279
_Iestu_gene_2 | -1.687765 2.655124 -0.64 0.525 -6.903086 3.527556
|
c.ga#c.publico | -5.597412 1.676801 -3.34 0.001 -8.891065 -2.303759
|
_Ipublico_1 | 18.93121 4.649716 4.07 0.000 9.798015 28.0644
_cons | 141.0909 9.270516 15.22 0.000 122.8813 159.3005
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.4. Modelo 6. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos
de investigación (B)
Rendimiento en Razonamiento cuantitativo = Inse Genero Grupos B Carácter universidad
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 25.60
Model | 49052.1459 3 16350.7153 Prob > F = 0.0000
Residual | 355718.446 557 638.632757 R-squared = 0.1212
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1165
Total | 404770.592 560 722.804628 Root MSE = 25.271
--------------------------------------------------------------------------------
P_Razonamien~t | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | .3820586 .1155755 3.31 0.001 .1550414 .6090758
_Iestu_gene_2 | 12.74886 2.187585 5.83 0.000 8.451934 17.04578
|
c.gb#c.publico | 8.037332 1.575924 5.10 0.000 4.941852 11.13281
|
_cons | 130.3404 6.472016 20.14 0.000 117.6279 143.053
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.5. Modelo 6a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de
investigación (B)
Rendimiento en Lectura crítica = Inse Genero Grupos B Carácter UniversidadAnexos 67
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 17.56
Model | 40991.9955 3 13663.9985 Prob > F = 0.0000
Residual | 433360.019 557 778.025168 R-squared = 0.0864
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0815
Total | 474352.014 560 847.057168 Root MSE = 27.893
--------------------------------------------------------------------------------
P_Lect_Crítica | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | .3584251 .1275666 2.81 0.005 .1078546 .6089956
_Iestu_gene_2 | 4.39233 2.41455 1.82 0.069 -.3504063 9.135066
|
c.gb#c.publico | 11.57361 1.739428 6.65 0.000 8.156971 14.99025
|
_cons | 129.818 7.143496 18.17 0.000 115.7865 143.8494
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.6. Modelo 6b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (B)
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(3, 556) = 0.68
Model | 1957.78426 3 652.594754 Prob > F = 0.5659
Residual | 535355.751 556 962.870057 R-squared = 0.0036
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = -0.0017
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 31.03
--------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_esc~a | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | -.1612517 .1419394 -1.14 0.256 -.4400547 .1175512
_Iestu_gene_2 | -1.072037 2.68769 -0.40 0.690 -6.351304 4.20723
|
c.gb#c.publico | -1.728066 1.935488 -0.89 0.372 -5.529829 2.073696
|
_cons | 161.2209 7.95115 20.28 0.000 145.6029 176.8389
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.7. Modelo 7. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de grupos
de investigación (C)
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(3, 556) = 0.68
Model | 1957.78426 3 652.594754 Prob > F = 0.5659
Residual | 535355.751 556 962.870057 R-squared = 0.0036
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = -0.0017
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 31.03
--------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_esc~a | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------68 Anexos
inse | -.1612517 .1419394 -1.14 0.256 -.4400547 .1175512
_Iestu_gene_2 | -1.072037 2.68769 -0.40 0.690 -6.351304 4.20723
|
c.gc#c.publico | -1.728066 1.935488 -0.89 0.372 -5.529829 2.073696
|
_cons | 161.2209 7.95115 20.28 0.000 145.6029 176.8389
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.8. Modelo 7a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de
investigación (C)
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 17.56
Model | 40991.9955 3 13663.9985 Prob > F = 0.0000
Residual | 433360.019 557 778.025168 R-squared = 0.0864
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0815
Total | 474352.014 560 847.057168 Root MSE = 27.893
--------------------------------------------------------------------------------
P_Lect_Crítica | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | .3584251 .1275666 2.81 0.005 .1078546 .6089956
_Iestu_gene_2 | 4.39233 2.41455 1.82 0.069 -.3504063 9.135066
|
c.gc#c.publico | 11.57361 1.739428 6.65 0.000 8.156971 14.99025
|
_cons | 129.818 7.143496 18.17 0.000 115.7865 143.8494
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.9. Modelo 7b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de grupos de
investigación (C)
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(3, 556) = 0.68
Model | 1957.78426 3 652.594754 Prob > F = 0.5659
Residual | 535355.751 556 962.870057 R-squared = 0.0036
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = -0.0017
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 31.03
--------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_esc~a | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | -.1612517 .1419394 -1.14 0.256 -.4400547 .1175512
_Iestu_gene_2 | -1.072037 2.68769 -0.40 0.690 -6.351304 4.20723
|
c.gc#c.publico | -1.728066 1.935488 -0.89 0.372 -5.529829 2.073696
|
_cons | 161.2209 7.95115 20.28 0.000 145.6029 176.8389
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.10. Modelo 8. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de
grupos de investigación D)Anexos 69
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(3, 556) = 0.68
Model | 1957.78426 3 652.594754 Prob > F = 0.5659
Residual | 535355.751 556 962.870057 R-squared = 0.0036
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = -0.0017
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 31.03
--------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_esc~a | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | -.1612517 .1419394 -1.14 0.256 -.4400547 .1175512
_Iestu_gene_2 | -1.072037 2.68769 -0.40 0.690 -6.351304 4.20723
|
c.gc#c.publico | -1.728066 1.935488 -0.89 0.372 -5.529829 2.073696
|
_cons | 161.2209 7.95115 20.28 0.000 145.6029 176.8389
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.11. Modelo 8a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de
investigación (D)
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 24.41
Model | 55117.2266 3 18372.4089 Prob > F = 0.0000
Residual | 419234.788 557 752.665687 R-squared = 0.1162
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1114
Total | 474352.014 560 847.057168 Root MSE = 27.435
--------------------------------------------------------------------------------
P_Lect_Crítica | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | .5616143 .1330026 4.22 0.000 .3003663 .8228624
_Iestu_gene_2 | 3.810406 2.378004 1.60 0.110 -.8605458 8.481357
|
c.gd#c.publico | 9.726372 1.210792 8.03 0.000 7.348096 12.10465
|
_cons | 116.8651 7.567464 15.44 0.000 102.0009 131.7294
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.12. Modelo 8b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de
grupos de investigación (D)
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(3, 556) = 0.44
Model | 1284.12474 3 428.04158 Prob > F = 0.7217
Residual | 536029.411 556 964.081674 R-squared = 0.0024
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = -0.0030
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 31.05
--------------------------------------------------------------------------------70 Anexos
P_Comuni_esc~a | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------------+----------------------------------------------------------------
inse | -.0950952 .1505291 -0.63 0.528 -.3907704 .2005801
_Iestu_gene_2 | -1.506834 2.693392 -0.56 0.576 -6.797301 3.783633
|
c.gd#c.publico | .4276861 1.370464 0.31 0.755 -2.264234 3.119606
|
_cons | 157.0158 8.565586 18.33 0.000 140.191 173.8407
--------------------------------------------------------------------------------
9.1.13. Modelo 9. Rendimiento en Razonamiento cuantitativo según calidad de
grupos de investigación Reconocidos)
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 37.94
Model | 68674.4902 3 22891.4967 Prob > F = 0.0000
Residual | 336096.102 557 603.404132 R-squared = 0.1697
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1652
Total | 404770.592 560 722.804628 Root MSE = 24.564
--------------------------------------------------------------------------------------
P_Razonamiento_Cuant | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.
Interval]
----------------------------+---------------------------------------------------------
inse | .6994741 .125062 5.59 0.000 .4538232
.9451249
_Iestu_gene_2 | 11.93685 2.128287 5.61 0.000 7.756398
16.1173
|
c.soloreconocidos#c.publico | 8.135354 1.049843 7.75 0.000 6.073219
10.19749
|
_cons | 110.1006 7.200396 15.29 0.000 95.95739
124.2439
--------------------------------------------------------------------------------------
9.1.14. Modelo 9a. Rendimiento en Lectura crítica según calidad de grupos de
investigación (Reconocidos)
Source | SS df MS Number of obs = 561
-------------+---------------------------------- F(3, 557) = 28.05
Model | 62265.5817 3 20755.1939 Prob > F = 0.0000
Residual | 412086.433 557 739.832015 R-squared = 0.1313
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1266
Total | 474352.014 560 847.057168 Root MSE = 27.2
--------------------------------------------------------------------------------------
P_Lect_Crítica | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.
Interval]
----------------------------+---------------------------------------------------------
inse | .7109519 .1384803 5.13 0.000 .4389444
.9829593Anexos 71
_Iestu_gene_2 | 3.680374 2.356637 1.56 0.119 -.9486073
8.309355
|
c.soloreconocidos#c.publico | 10.0883 1.162483 8.68 0.000 7.804911
12.37169
|
_cons | 107.3289 7.972945 13.46 0.000 91.66817
122.9896
--------------------------------------------------------------------------------------
9.1.15. Modelo 9b. Rendimiento en Comunicación escrita según calidad de
grupos de investigación (Reconocidos)
Source | SS df MS Number of obs = 560
-------------+---------------------------------- F(3, 556) = 1.19
Model | 3427.16056 3 1142.38685 Prob > F = 0.3129
Residual | 533886.375 556 960.227293 R-squared = 0.0064
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0010
Total | 537313.536 559 961.204894 Root MSE = 30.988
--------------------------------------------------------------------------------------
P_Comuni_escrita | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.
Interval]
----------------------------+---------------------------------------------------------
inse | .0129263 .157784 0.08 0.935 -.2969994
.3228519
_Iestu_gene_2 | -1.963851 2.687395 -0.73 0.465 -7.242538
3.314836
|
c.soloreconocidos#c.publico | 2.02378 1.325941 1.53 0.128 -.5806869
4.628247
|
_cons | 150.1436 9.083487 16.53 0.000 132.3014
167.9857
--------------------------------------------------------------------------------------