20 research outputs found
Aplicación del Análisis Envolvente de Datos y Análisis Factorial Múltiple en el estudio del desempeño en las instituciones de educación superior públicas en Colombia y su implicación en la distribución de los recursos
[ES] El establecimiento de estrategias y planes de mejora de todo sistema debe abordar como primera instancia el conocimiento del estado actual del mismo, lo cual se logra mediante la formulación, estudio y análisis de los indicadores de gestión de las dimensiones consideradas importantes para el logro de los objetivos, y ello se hace extensivo al Sistema Universitario Estatal (SUE) colombiano. En este contexto, los resultados de las Instituciones de Educación Superior (IES) están entre los desafíos y retos que tiene el sistema educativo en Colombia.
Con el presente trabajo se pretende realizar un análisis comparativo del estado actual de las IES públicas colombianas. Para ello, en primer lugar se realizó un estudio de eficiencia mediante el Análisis Envolvente de Datos (DEA), para posteriormente hacer una propuesta de reestructuración del sector educativo superior público colombiano mediante la implementación del Análisis Envolvente de Datos Inverso en combinación con Algoritmos Genéticos (InvDEA - AG) a través de la identificación de posibles fusiones entre IES ineficientes en una única nueva IES resultante, de manera que esta última posea un cierto nivel de eficiencia técnica preestablecido. En una tercera etapa se realiza una caracterización de las mismas mediante el estudio de los indicadores de resultados establecidos en el Índice de Progreso de la Educación Superior (IPES) desarrollado por el Ministerio de Educación Nacional de Colombia utilizando como herramienta el Análisis Factorial Múltiple (AFM), y finalmente se va a proponer un Índice Sintético de Desempeño basado en los resultados del AFM (IAFM), índice que considera la estructura interna de los indicadores que conforman las dimensiones del sistema de indicadores de gestión de las IES.
Los resultados indican que, en términos generales, las universidades que exhiben más debilidades son: Pacifico, Chocó, UFPS-Ocaña, Guajira, Cesar, Amazonía, Sucre, Llanos, Pamplona y Cundinamarca.
Los resultados muestran que la dimensión Acceso es la más multidimensional, seguido por Calidad y Logro, siendo el más homogéneo el grupo Recursos.
El mejor desempeño en las variables de la dimensión Logro lo tiene la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), seguida por Universidad de Antioquia (UDEA). El mejor desempeño en la dimensión Calidad lo posee la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), mientras que la Universidad Pedagógica Nacional tiene el mejor desempeño en Acceso, y el segundo mejor desempeño en Calidad (compartido con la Universidad Militar).[CA] L'establiment d'estratègies i plans de millora de tot sistema ha d'abordar com a primera instància el coneixement de l'estat actual d'aquest, la qual cosa s'aconsegueix mitjançant la formulació, estudi i anàlisi dels indicadors de gestió de les dimensions considerades importants per a l'assoliment dels objectius, això també és totalment cert en el Sistema Universitari Estatal (SUE) colombià. En aquest context, els resultats de les Institucions d'Educació Superior (IES) estan entre els desafiaments i reptes que té el sistema educatiu a Colòmbia.
Amb el present treball es pretén realitzar una anàlisi comparativa de l'estat actual de les IES públiques colombianes, per a això es duu a terme un estudi d'eficiència mitjançant l'Anàlisi Envolupant de Dades (DEA), seguidament es fa una proposta de reestructuració del sector educatiu superior públic colombià mitjançant la implementació de l'Anàlisi Envolupant de Dades Invers en combinació amb Algorismes Genètics (InvDEA - AG) a través de la identificació de possibles fusions entre IES ineficients en una única nova IES resultant, de manera que aquesta última posseïsca un cert nivell d'eficiència tècnica preestablit, també es realitza una caracterització de les mateixes mitjançant l'estudi dels indicadors de resultats establits en l'Índex de Progrés de l'Educació Superior (IPES) desenvolupat pel Ministeri d'Educació Nacional de Colòmbia utilitzant com a eina l'Anàlisi Factorial Múltiple (AFM), i finalment es proposa un Índex Sintètic d'Acompliment basat en els resultats del AFM (IAFM), índex que considera l'estructura interna dels indicadors que conformen les dimensions del sistema d'indicadors de gestió de les IES.
Els resultats indiquen que, en termes generals, les universitats que exhibeixen més debilitats són: Pacífico, Chocó, UFPS-Ocaña, Guajira, Cesar, Amazonía, Sucre, Llanos, Pamplona i Cundinamarca.
Els resultats mostren que la dimensió Accés és la més multidimensional, seguit per Qualitat i Assoliment, i el més homogeni és Recursos.
El millor acompliment en les variables de la dimensió Assoliment ho té la Universitat Nacional de Colòmbia (UNAL), seguida per Universitat de Antioquia (UDEA). El millor acompliment en la dimensió Qualitat el posseeix la Universitat Nacional Oberta i a Distància (UNAD), mentre que la Universitat Pedagògica Nacional té el millor acompliment en Accés, i el segon millor acompliment en Qualitat (compartit amb la Universitat Militar).[EN] The establishment of strategies and plans for the improvement of any system should address as a first instance the knowledge of the current state of the same, which is achieved through the formulation, study and analysis of performance indicators of the dimensions considered important for the achievement of objectives, this is also totally true in the Colombian State University System (SUE). In this context, the results of the Higher Education Institutions (HEIs) are among the challenges that the education system has in Colombia.
This work intends to carry out a comparative analysis of the current state of Colombian public HEIs. To do this, an efficiency study was first carried out using the Data Envelope Analysis (DEA), then a proposal is made to restructure Higher Public Education Sector in Colombia through the implementation of the Inverse Data Envelopment Analysis in combination with Genetic Algorithms (InvDEA -GA) by identifying possible mergers between inefficient HEI in a single resulting new HEI so that the latter fulfill a global predefined efficiency. In a third stage, a characterization of them is carried out by studying the outcome indicators established in the Progress Index of Higher Education (IPES) developed by the Ministry of National Education of Colombia through Multiple Factor Analysis (MFA) as tool, and finally, a Synthetic Performance Index based on the results of the MFA (IMFA) is proposed, index that considers the internal structure of the indicators that compose the dimensions of the system of indicators of HEIs in Colombia.
The results indicate that, in general terms, the universities that exhibit the most weaknesses are: Pacifico, Chocó, UFPS-Ocaña, Guajira, Cesar, Amazonía, Sucre, Llanos, Pamplona y Cundinamarca.
The results show that the Access dimension is the most multidimensional, followed by Quality and Achievement, and the most homogeneous is Resources.
The best performance in the variables of the Achievement dimension is the Universidad Nacional de Colombia (UNAL), followed by the Universidad de Antioquia (UDEA). The best performance in the Quality dimension is held by the Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), while the Universidad Pedagógica Nacional has the best performance in Access, and the second best performance in Quality (shared with the Universidad Militar Nueva Granada).Visbal Cadavid, DA. (2020). Aplicación del Análisis Envolvente de Datos y Análisis Factorial Múltiple en el estudio del desempeño en las instituciones de educación superior públicas en Colombia y su implicación en la distribución de los recursos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/140089TESI
ANÁLISIS DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ESTUDIANTES DE LA UNIVERSIDAD DEL MAGDALENA SEGÚN VARIABLES SOCIOECONÓMICAS Y FAMILIARES
El debido aprovechamiento y desarrollo del conocimiento de los estudiantes universitarios en Colombia es uno de los temas que despierta el interés en las instituciones universitarias del país, con el propósito de orientar políticas y desarrollar las acciones institucionales pertinentes en las diversas áreas de la comunidad estudiantil.
Este interés se motiva en favor del diseño de estrategias para mejorar el desempeño académico de los estudiantes con base en estudios basados en técnicas estadísticas que tengan en cuenta la situación propia del estudiante en cuanto a sus condiciones demográficas, socioeconómicas, afectivos, entre otras
En este sentido, de Miguel et al., 2002, consideran que el rendimiento académico de los alumnos universitarios constituye un factor ineludible en el abordaje del tema de la calidad de la educación superior, pues se considera que es un indicador que permite una aproximación a la realidad educativa.
El bajo rendimiento académico es uno de los determinantes del abandono en las enseñanzas universitarias, e incluso cuando no se considera el abandono escolar, el bajo rendimiento y la repetición de cursos provocan dificultades para la institución y para la población estudiantil, (Montero, Villalobos y Valverde, 2007), conformándose por consiguiente en un factor determinante de la eficacia del sistema educativo.
Analizar los elementos que afectan el desempeño de los estudiantes universitarios se convierte en un factor importante a la hora de diseñar políticas institucionales en pro de la mejora de los procesos educativos universitarios (Rodríguez, 2014). Por ello, convendría plantearse ¿qué sabemos de los estudiantes? ¿Cuáles son los factores que influyen en la consecución de sus metas académicas?
La Asociación Colombiana de Universidades (ASCUN) emprendió a finales de la década de los años 80, un programa tendiente a definir las características del estudiante universitario colombiano y a impulsar la organización de un sistema de información sobre su perfil.
Centrándonos en Colombia y más concretamente en la Universidad de Magdalena en la que se desarrollará el presente trabajo, cabe destacar la diversificación de los orígenes sociales de los que provienen sus estudiantes: aunque son en su mayoría de la ciudad de Santa Marta, el número de estudiantes provenientes de otros municipios del departamento, de otros departamentos de la costa atlántica y del interior del país ha ido en aumento a consecuencia de la consolidación que en los últimos años ha vivido nuestra alma mater. Esto, trae consigo que muchos estudiantes de provincia no se adapten o su proceso de acomodamiento se torne difícil, reflejándose obviamente en su desempeño académico y en el peor de los casos en la deserción.
El presente trabajo tiene como finalidad esclarecer cuales son los factores que de una u otra manera están condicionando el rendimiento académico de nuestros estudiantes. Los resultados de esta investigación podrán ser utilizados para dirigir los proyectos o programas que se implanten en las universidades para incrementar el bienestar de los estudiantes, contribuyendo a resolver sus verdaderas necesidades.
La determinación de estas características en los estudiantes de la Universidad del Magdalena considerando los aspectos anteriores, y el grado de influencia de éstos en el desempeño académico pueden ser utilizados para el diseño e implementación de políticas en el programa de Bienestar Universitario y de las instancias institucionales internas que la requieran, orientando directrices claras y objetivas para mejorar y fortalecer los programas académicos, reforzando, apoyando y guiando al estudiante de acuerdo a sus motivaciones, expectativas y situaciones que estén viviendo, para así alcanzar la integralidad en cuanto a lo académico, personal y profesional. Programas como el de consejerías se beneficiaría con los resultados de este proyecto.Visbal Cadavid, DA. (2018). ANÁLISIS DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ESTUDIANTES DE LA UNIVERSIDAD DEL MAGDALENA SEGÚN VARIABLES SOCIOECONÓMICAS Y FAMILIARES. http://hdl.handle.net/10251/115476TFG
EFFICIENCY OF ACADEMIC ENGINEERING PROGRAMS IN COLOMBIA: AN APPROACH THROUGH DATA ENVELOPMENT ANALYSIS
The purpose of this research is to assess the educational quality based on academic efficiency using three distinct data development analysis models, with the Engineering programs in Colombia serving as decision-making units. The research is evaluative in nature and is divided into four phases: 1) context analysis, 2) database development and adequacy assessment (DEA), 3) exploratory data analysis, and 4) outcome analysis. The results indicate that 14.3%, 29.8%, and 88.7%, respectively, of the engineering programs analysed are efficient for the CCR, BCC, and FDH models. What is novel in this study is the inclusion of end-of-high-school standardized exam results as input variables for the DEA model, as well as end-of-college exam results. Thus, the concept of quality and efficiency may be articulated, implying that colleges with the highest efficiency levels have a larger capacity for human resource transformation. The findings demonstrate how universities with high-quality certification achieve higher levels of efficiency. The proportion of efficient universities with excellent accreditations is 65 percent, 67 percent, and 78 percent, respectively, for CCR, BCC, and FDH. The study's primary contribution is the establishment of an analytical framework for evaluating university degrees that enables the identification and quantification of each degree's strengths and limitations, so serving as a tool for making objective educational decisions. © 2022 Taylor's University. All rights reserved
Exploring University Performance through Multiple Factor Analysis: A Case Study
Visbal-Cadavid, DA.; Martínez-Gómez, M.; Escorcia-Caballero, R. (2020). Exploring University Performance through Multiple Factor Analysis: A Case Study. Sustainability. 12(3):1-23. https://doi.org/10.3390/su12030924S123123Venkataraman, B. (2009). Education for Sustainable Development. Environment: Science and Policy for Sustainable Development, 51(2), 8-10. doi:10.3200/envt.51.2.08-10Burton, I. (1987). Report on Reports: Our Common Future. Environment: Science and Policy for Sustainable Development, 29(5), 25-29. doi:10.1080/00139157.1987.9928891Jickling, B., & Wals, A. E. J. (2008). Globalization and environmental education: looking beyond sustainable development. Journal of Curriculum Studies, 40(1), 1-21. doi:10.1080/00220270701684667LOUGHLAND, T., REID, A., WALKER, K., & PETOCZ, P. (2003). Factors Influencing Young People’s Conceptions of Environment. Environmental Education Research, 9(1), 3-19. doi:10.1080/13504620303471Stevenson, R. B. (2006). Tensions and transitions in policy discourse: recontextualizing a decontextualized EE/ESD debate. Environmental Education Research, 12(3-4), 277-290. doi:10.1080/13504620600799026Madeira, A. C., Carravilla, M. A., Oliveira, J. F., & Costa, C. A. V. (2011). A Methodology for Sustainability Evaluation and Reporting in Higher Education Institutions. Higher Education Policy, 24(4), 459-479. doi:10.1057/hep.2011.18Nejati, M., & Nejati, M. (2013). Assessment of sustainable university factors from the perspective of university students. Journal of Cleaner Production, 48, 101-107. doi:10.1016/j.jclepro.2012.09.006Yuan, X., & Zuo, J. (2013). A critical assessment of the Higher Education For Sustainable Development from students’ perspectives – a Chinese study. Journal of Cleaner Production, 48, 108-115. doi:10.1016/j.jclepro.2012.10.041Ferrer-Balas, D., Lozano, R., Huisingh, D., Buckland, H., Ysern, P., & Zilahy, G. (2010). Going beyond the rhetoric: system-wide changes in universities for sustainable societies. Journal of Cleaner Production, 18(7), 607-610. doi:10.1016/j.jclepro.2009.12.009Conferencia Mundial sobre la Educación Superior, Declaración mundial sobre la educación superior en el siglo XXIhttp://www.unesco.org/education/educprog/wche/declaration_spa.htmEducación Superior en Iberoamérica Informe 2011https://cinda.cl/publicacion/educacion-superior-en-iberoamerica-informe-2011/Educación Superior en Iberoamérica Informe 2016https://cinda.cl/publicacion/educacion-superior-en-iberoamerica-informe-2016/Osorio Tangarife, M. P., Rodríguez Arias, N., & Salamanca Grosso, G. (2017). Técnicas de análisis multivariado, modelamiento factorial múltiple y PLS-PATH para estudio y clasificación de tipos de mieles venezolanas de los estados de Lara y Yaracuy. CIENCIA EN DESARROLLO, 8(1). doi:10.19053/01217488.v8.n1.2017.4732Scholz, M. B. dos S., Kitzberger, C. S. G., Prudencio, S. H., & Silva, R. S. dos S. F. da. (2018). The typicity of coffees from different terroirs determined by groups of physico-chemical and sensory variables and multiple factor analysis. Food Research International, 114, 72-80. doi:10.1016/j.foodres.2018.07.058Næs, T., Berget, I., Liland, K. H., Ares, G., & Varela, P. (2017). Estimating and interpreting more than two consensus components in projective mapping: INDSCAL vs. multiple factor analysis (MFA). Food Quality and Preference, 58, 45-60. doi:10.1016/j.foodqual.2016.11.012Tomic, O., Berget, I., & Næs, T. (2015). A comparison of generalised procrustes analysis and multiple factor analysis for projective mapping data. Food Quality and Preference, 43, 34-46. doi:10.1016/j.foodqual.2015.02.004Vtelleschi, M. S., & Chavasa, V. (2016). Análisis factorial múltiple para la caracterización de variedades de trigo pan en diferentes ambientes. FABICIB, 19, 113-120. doi:10.14409/fabicib.v19i0.5419Zárraga, A., & Goitisolo, B. (2009). Simultaneous analysis and multiple factor analysis for contingency tables: Two methods for the joint study of contingency tables. Computational Statistics & Data Analysis, 53(8), 3171-3182. doi:10.1016/j.csda.2008.04.020Pagès, J. (2005). Collection and analysis of perceived product inter-distances using multiple factor analysis: Application to the study of 10 white wines from the Loire Valley. Food Quality and Preference, 16(7), 642-649. doi:10.1016/j.foodqual.2005.01.006Stanimirova, I., Walczak, B., & Massart, D. L. (2005). Multiple factor analysis in environmental chemistry. Analytica Chimica Acta, 545(1), 1-12. doi:10.1016/j.aca.2005.04.054Escofier, B., & Pagès, J. (1994). Multiple factor analysis (AFMULT package). Computational Statistics & Data Analysis, 18(1), 121-140. doi:10.1016/0167-9473(94)90135-xRobert, P., & Escoufier, Y. (1976). A Unifying Tool for Linear Multivariate Statistical Methods: The RV- Coefficient. Applied Statistics, 25(3), 257. doi:10.2307/2347233Josse, J., & Holmes, S. (2016). Measuring multivariate association and beyond. Statistics Surveys, 10(0), 132-167. doi:10.1214/16-ss116Garcı́a Lautre, I., & Abascal Fernández, E. (2004). A methodology for measuring latent variables based on multiple factor analysis. Computational Statistics & Data Analysis, 45(3), 505-517. doi:10.1016/s0167-9473(03)00037-9Asbahi, A. A. M. H. A., Gang, F. Z., Iqbal, W., Abass, Q., Mohsin, M., & Iram, R. (2019). Novel approach of Principal Component Analysis method to assess the national energy performance via Energy Trilemma Index. Energy Reports, 5, 704-713. doi:10.1016/j.egyr.2019.06.009Onat, N. C., Kucukvar, M., & Afshar, S. (2019). Eco-efficiency of electric vehicles in the United States: A life cycle assessment based principal component analysis. Journal of Cleaner Production, 212, 515-526. doi:10.1016/j.jclepro.2018.12.058Tam, V. W. Y., Tam, C. M., Yiu, K. T. W., & Cheung, S. O. (2006). Critical factors for environmental performance assessment (EPA) in the Hong Kong construction industry. Construction Management and Economics, 24(11), 1113-1123. doi:10.1080/0144619060079962
Estratégias de aprendizagem no ensino superior
Este trabajo presenta un estudio realizado a los estudiantes de la facultad de Ingenierías en una universidad, en donde se identifican las estrategias de aprendizaje que ellos emplean, su relación con las variables: rendimiento académico, género, estrato social, tipo de colegio y el tipo de ingeniería que estudian. En este estudio se emplean diversas herramientas estadísticas para el análisis de la información obtenida por medio de una encuesta, tales como análisis descriptivo, regresión logística y árboles de decisión, los resultados obtenidos en cada uno de los análisis estadísticos se contrastaron entre ellos, además se presentan unas propuestas resultantes del análisis de los datos.En la regresión logística, se evaluó la relación que existía entre el rendimiento académico de los estudiantes y las demás variables de estudio con un 61,3 % de predicción de casos correcta, en los resultados obtenidos con el árbol de decisión se observa una coherencia con lo mostrado por la regresión logística.This work presents a study carried out with students of the faculty of engineering in a university, in which there are identified the learning strategies used by them and the relation with the variables: academic performance, gender, social stratum, type of school and type of engineering studies. In this study, several statistical tools were used to analyze the information obtained through a survey, such as descriptive analysis, logistic regression and decision trees; the results obtained in each of the statistical analysis were compared among them; in addition, there are presented several proposals resulting from data analysis.In the logistic regression, it was evaluated the relation between the students’ academic performance and the other study variables, with a 61.3% prediction of correct cases; as for the results obtained with the decision tree, it was observed a coherence with what was shown by logistic regression.Este trabalho apresenta um estudo realizado a estudantes de uma faculdade de engenharia de uma Universidade, no qual são identificadas as estratégias de aprendizagem que eles utilizam e a sua relação com as variáveis: desempenho acadêmico, gênero, nível socioeconômico, tipo de escola e tipo de engenharia que estudam. Neste estúdio utilizam-se diferentes ferramentas estatísticas na análise da informação obtida através de uma sondagem, tais como análise descritiva, regressão logística e árvores de decisão. Os resultados obtidos em cada uma das análises estadísticas foram comparados entre si, igualmente apresentam-se algumas propostas resultantes da análise dos dados. Na regressão logística, foi avaliada a relação existente entre o desempenho acadêmico dos estudantes e as outras variáveis de estudo com um 61,3% de predição de casos correta, nos resultados obtidos com a árvore de decisão observa-se uma coerência com os resultados da regressão logística
University performace through Multiple Factor Analysis
[EN] This work applies the Multiple Factor Analysis (MFA) as an exploratory methodology to analize the indicators of the education´s management that belong to 32 Colombian public Higher Education Institutions (HEIs) along the year 2013. The product of this work indicates that the majority of HEIs have similar structures, being different and better scored the following: La Universidad Nacional (UNAL), Antioquia (UDEA), Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), Pamplona y del Valle. Also the UDEA has a high development in extension, formation, capacity and research which is considered one of the best HEIS in the country. The university of Valle has a high degree of welfare, formation and extension, besides moderate capacities on research in comparission with the UDEA wich is superior to the rest of the HEIs. Pamplona has too a high level of formation, extension and moderate weflare, research and capacity in relation to the UNAD. It worth to mention that UNAL is the best located on extension. However, it is surpassed by other University (UDEA) because has a better development in some variables associated to research and extension. To finish, there are other HEIs with too many weaknesses on the indicators of the education´s management wich are UFPS Ocaña, Sucre and Pacifico. These universities show certain problems of research, extension and capacity, but fundamentally strong shortcomings in formation and welfare.Visbal Cadavid, D.; Martínez Gómez, M.; Escorcia-Caballero, R. (2019). University performace through Multiple Factor Analysis. En HEAD'19. 5th International Conference on Higher Education Advances. Editorial Universitat Politècnica de València. 765-774. https://doi.org/10.4995/HEAD19.2019.9603OCS76577
Evaluación del comportamiento de los indicadores de productividad y rentabilidad en las Empresas Prestadores de Salud del régimen Contributivo en Colombia
Objetivo: Analizar el comportamiento que han sufrido los indicadores de productividad y rentabilidad financieros en las Empresas Prestadoras de Salud del régimen contributivo en Colombia. Materiales y métodos: Estudio cualitativo, descriptivo propositivo y cuantitativo soportado en un Análisis Discriminante Multivariado (ADM), que permite analizar diferencias significativas durante los periodos 2008 y 2010. Se definen y calculan los indicadores de productividad y rentabilidad financieros analizando las diferencias significativas y medias de los periodos estudiados. Resultados: Se pudo evidenciar y demostrar en el trabajo de investigación que en el análisis de las medias del indicador Utilidad Operacional / Valor agregado (IP2) presentó diferencias significativas. Para el análisis de la función discriminante mejoraron los indicadores Utilidad Bruta / Ingresos Operacionales (MB) y Utilidad Operacional / Valor agregado (IP2) durante los periodos 2008 y 2010 en las Entidades Prestadoras de Salud del régimen contributivo. Conclusiones: Según el trabajo de investigación se pudo concluir por el Análisis Discriminante Multivariado que existe una diferencia significativa en los dos periodos estudiados, el modelo de la función discriminante permite predecir el comportamiento de la población a futuro con un 61,1 % de probabilidad.
Predicción de la eficiencia de las instituciones de educación superior colombianas con análisis envolvente de datos y minería de datos.
Este trabajo muestra los resultados de una investigación cuyo propósito es evaluar la eficiencia técnica de las instituciones de educación superior en Colombia durante los años 2011-2013 mediante la aplicación del análisis envolvente de datos y técnicas de minería de datos. Con el análisis envolvente de datos se determinó la eficiencia técnica y la minería de datos permite descubrir información oculta, el resultado de la combinación de estas técnicas permiten establecer reglas de predicción con base a un grupo de indicadores de gestión que pueden ser utilizadas por los diseñadores de políticas educativas para determinar las razones de ineficiencia de las instituciones de educación superior. Como fuente para los datos se utilizó la información provista por el Ministerio de Educación Nacional. Se observó que siete de las treinta y dos instituciones consideradas tienen una eficiencia de 100 % durante el periodo de estudio
Assessing the Efficiency of Public Universities through DEA. A Case Study
[EN] This paper presents the results of an efficiency study of Colombian public universities in 2012, conducted using the methodology of Data Envelopment Analysis (DEA) and the models CCR, BCC and SBM under output orientation. The main objective is to determine technical, pure technical, scale and mix efficiencies using data acquired from the Ministry of National Education. An analysis of the results shows the extent to which outputs of inefficient Higher Education Institutions (HEIs) could be improved and the possible cause of this inefficiency. The universities were also ranked using a Pareto efficient cross-efficiency model and a study was made of changes to overall productivity between 2011 and 2012. The results showed Tolima, Caldas and UNAD to be the best-performing universities, with Universidad del Pacífico as the worst performer. Malmquist index was applied to analyze the change in productivity from 2011 to 2012. The Universidad de La Guajira showed great improvement in technical efficiency between 2011 and 2012.Monica Martinez-Gomez has been funded by the research project GVA/20161004: Project of Conselleria d'Educacio, Investigacio, Cultura i Esport de la Generalitat Valenciana, through the project "Validacion de la competencia transversal de innovacion mediante un modelo de Medida formativo"Visbal-Cadavid, D.; Martínez-Gómez, M.; Guijarro, F. (2017). Assessing the Efficiency of Public Universities through DEA. A Case Study. Sustainability. 9(8):1-19. https://doi.org/10.3390/su9081416S11998Bayraktar, E., Tatoglu, E., & Zaim, S. (2013). Measuring the relative efficiency of quality management practices in Turkish public and private universities. Journal of the Operational Research Society, 64(12), 1810-1830. doi:10.1057/jors.2013.2Mayston, D. J. (2017). Convexity, quality and efficiency in education. Journal of the Operational Research Society, 68(4), 446-455. doi:10.1057/jors.2015.91Palomares-Montero, D., García-Aracil, A., & Castro-Martínez, E. (2008). Assessment of Higher Education Institutions: A Bibliographic Review of Indicatorsâ Systems. Revista española de Documentación Científica, 31(2). doi:10.3989/redc.2008.v31.i2.425Witte, K. D., & López-Torres, L. (2017). Efficiency in education: a review of literature and a way forward. Journal of the Operational Research Society, 68(4), 339-363. doi:10.1057/jors.2015.92Barra, C., & Zotti, R. (2016). Measuring Efficiency in Higher Education: An Empirical Study Using a Bootstrapped Data Envelopment Analysis. International Advances in Economic Research, 22(1), 11-33. doi:10.1007/s11294-015-9558-4Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. doi:10.1016/0377-2217(78)90138-8Agasisti, T., & Bianco, A. D. (2009). Measuring efficiency of Higher Education institutions. International Journal of Management and Decision Making, 10(5/6), 443. doi:10.1504/ijmdm.2009.026687Agasisti, T., Barra, C., & Zotti, R. (2016). Evaluating the efficiency of Italian public universities (2008–2011) in presence of (unobserved) heterogeneity. Socio-Economic Planning Sciences, 55, 47-58. doi:10.1016/j.seps.2016.06.002Da Silva e Souza, G., & Gomes, E. G. (2015). Management of agricultural research centers in Brazil: A DEA application using a dynamic GMM approach. European Journal of Operational Research, 240(3), 819-824. doi:10.1016/j.ejor.2014.07.027Gökşen, Y., Doğan, O., & Özkarabacak, B. (2015). A Data Envelopment Analysis Application for Measuring Efficiency of University Departments. Procedia Economics and Finance, 19, 226-237. doi:10.1016/s2212-5671(15)00024-6Katharaki, M., & Katharakis, G. (2010). A comparative assessment of Greek universities’ efficiency using quantitative analysis. International Journal of Educational Research, 49(4-5), 115-128. doi:10.1016/j.ijer.2010.11.001Podinovski, V. V., & Wan Husain, W. R. (2015). The hybrid returns-to-scale model and its extension by production trade-offs: an application to the efficiency assessment of public universities in Malaysia. Annals of Operations Research, 250(1), 65-84. doi:10.1007/s10479-015-1854-0Thanassoulis, E., Kortelainen, M., Johnes, G., & Johnes, J. (2011). Costs and efficiency of higher education institutions in England: a DEA analysis. Journal of the Operational Research Society, 62(7), 1282-1297. doi:10.1057/jors.2010.68Wu, J., Chu, J., Sun, J., & Zhu, Q. (2016). DEA cross-efficiency evaluation based on Pareto improvement. European Journal of Operational Research, 248(2), 571-579. doi:10.1016/j.ejor.2015.07.042Kwon, H.-B., & Lee, J. (2015). Two-stage production modeling of large U.S. banks: A DEA-neural network approach. Expert Systems with Applications, 42(19), 6758-6766. doi:10.1016/j.eswa.2015.04.062Tao, L., Liu, X., & Chen, Y. (2012). Online banking performance evaluation using data envelopment analysis and axiomatic fuzzy set clustering. Quality & Quantity, 47(2), 1259-1273. doi:10.1007/s11135-012-9767-3Tsolas, I. E., & Charles, V. (2015). Incorporating risk into bank efficiency: A satisficing DEA approach to assess the Greek banking crisis. Expert Systems with Applications, 42(7), 3491-3500. doi:10.1016/j.eswa.2014.12.033Wanke, P., & Barros, C. (2014). Two-stage DEA: An application to major Brazilian banks. Expert Systems with Applications, 41(5), 2337-2344. doi:10.1016/j.eswa.2013.09.031Aristovnik, A., Seljak, J., & Mencinger, J. (2014). Performance measurement of police forces at the local level: A non-parametric mathematical programming approach. Expert Systems with Applications, 41(4), 1647-1653. doi:10.1016/j.eswa.2013.08.061Fang, L., & Li, H. (2015). Centralized resource allocation based on the cost–revenue analysis. Computers & Industrial Engineering, 85, 395-401. doi:10.1016/j.cie.2015.04.018Du, J., Cook, W. D., Liang, L., & Zhu, J. (2014). Fixed cost and resource allocation based on DEA cross-efficiency. European Journal of Operational Research, 235(1), 206-214. doi:10.1016/j.ejor.2013.10.002Lozano, S. (2015). A joint-inputs Network DEA approach to production and pollution-generating technologies. Expert Systems with Applications, 42(21), 7960-7968. doi:10.1016/j.eswa.2015.06.023Woo, C., Chung, Y., Chun, D., Seo, H., & Hong, S. (2015). The static and dynamic environmental efficiency of renewable energy: A Malmquist index analysis of OECD countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 47, 367-376. doi:10.1016/j.rser.2015.03.070Azadeh, A., Motevali Haghighi, S., Zarrin, M., & Khaefi, S. (2015). Performance evaluation of Iranian electricity distribution units by using stochastic data envelopment analysis. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 73, 919-931. doi:10.1016/j.ijepes.2015.06.002Omrani, H., Gharizadeh Beiragh, R., & Shafiei Kaleibari, S. (2015). Performance assessment of Iranian electricity distribution companies by an integrated cooperative game data envelopment analysis principal component analysis approach. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 64, 617-625. doi:10.1016/j.ijepes.2014.07.045Escorcia Caballero, R., Visbal Cadavid, D., & Agudelo Toloza, J. M. (2015). Eficiencia en las instituciones educativas públicas de la ciudad de Santa Marta (Colombia) mediante "Análisis Envolvente de Datos. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 23(4), 579-593. doi:10.4067/s0718-33052015000400009Grosskopf, S., Hayes, K., & Taylor, L. L. (2014). Applied efficiency analysis in education. Economics and Business Letters, 3(1), 19. doi:10.17811/ebl.3.1.2014.19-26Huguenin, J.-M. (2015). Determinants of school efficiency. International Journal of Educational Management, 29(5), 539-562. doi:10.1108/ijem-12-2013-0183Avilés Sacoto, S., Güemes Castorena, D., Cook, W. D., & Cantú Delgado, H. (2015). Time-staged outputs in DEA. Omega, 55, 1-9. doi:10.1016/j.omega.2015.01.019De Witte, K., & Rogge, N. (2011). Accounting for exogenous influences in performance evaluations of teachers. Economics of Education Review, 30(4), 641-653. doi:10.1016/j.econedurev.2011.02.002Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092. doi:10.1287/mnsc.30.9.1078Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 130(3), 498-509. doi:10.1016/s0377-2217(99)00407-5Farrell, M. J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 120(3), 253. doi:10.2307/2343100Scheel, H., & Scholtes, S. (2003). Continuity of DEA Efficiency Measures. Operations Research, 51(1), 149-159. doi:10.1287/opre.51.1.149.12803Andersen, P., & Petersen, N. C. (1993). A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis. Management Science, 39(10), 1261-1264. doi:10.1287/mnsc.39.10.1261Fang, H.-H., Lee, H.-S., Hwang, S.-N., & Chung, C.-C. (2013). A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis: An alternative approach. Omega, 41(4), 731-734. doi:10.1016/j.omega.2012.10.004Doyle, J., & Green, R. (1994). Efficiency and Cross-efficiency in DEA: Derivations, Meanings and Uses. Journal of the Operational Research Society, 45(5), 567-578. doi:10.1057/jors.1994.84Sexton, T. R., Silkman, R. H., & Hogan, A. J. (1986). Data envelopment analysis: Critique and extensions. New Directions for Program Evaluation, 1986(32), 73-105. doi:10.1002/ev.1441Yang, G., Yang, J., Liu, W., & Li, X. (2013). Cross-efficiency aggregation in DEA models using the evidential-reasoning approach. European Journal of Operational Research, 231(2), 393-404. doi:10.1016/j.ejor.2013.05.017Zerafat Angiz, M., Mustafa, A., & Kamali, M. J. (2013). Cross-ranking of Decision Making Units in Data Envelopment Analysis. Applied Mathematical Modelling, 37(1-2), 398-405. doi:10.1016/j.apm.2012.02.038Banker, R. D., & Chang, H. (2006). The super-efficiency procedure for outlier identification, not for ranking efficient units. European Journal of Operational Research, 175(2), 1311-1320. doi:10.1016/j.ejor.2005.06.028Thanassoulis, E., Shiraz, R. K., & Maniadakis, N. (2015). A cost Malmquist productivity index capturing group performance. European Journal of Operational Research, 241(3), 796-805. doi:10.1016/j.ejor.2014.09.002Wijesiri, M., & Meoli, M. (2015). Productivity change of microfinance institutions in Kenya: A bootstrap Malmquist approach. Journal of Retailing and Consumer Services, 25, 115-121. doi:10.1016/j.jretconser.2015.04.004Eskelinen, J. (2017). Comparison of variable selection techniques for data envelopment analysis in a retail bank. European Journal of Operational Research, 259(2), 778-788. doi:10.1016/j.ejor.2016.11.009Jenkins, L., & Anderson, M. (2003). A multivariate statistical approach to reducing the number of variables in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 147(1), 51-61. doi:10.1016/s0377-2217(02)00243-6Land, K. C., Knox Lovell, C. A., & Thore, S. (1994). Productive efficiency under capitalism and state socialism: Technological Forecasting and Social Change, 46(2), 139-152. doi:10.1016/0040-1625(94)90022-
Evaluación de la eficiencia relativa en el uso de los recursos de las universidade públicas colombianas mediante la metodología Data Envelopment Analysis
"Durante las dos últimas décadas en Colombia se han realizado estudios relativos a la problemática de la educación superior, en donde se han establecido estrategias para ser aplicadas por las Instituciones de Educación Superior (IES) con el propósito de mejorar su eficiencia global y la calidad de sus programas académicos, entre esos estudios podemos mencionar; la Misión de Ciencia y Tecnología, la Misión de Ciencia Educación y Desarrollo, la Misión para la Modernización de las Universidades Públicas, la Movilización Social por la Educación Superior. También se han formulado proyectos de desarrollo como el Plan Decenal de Educación 1996 - 2005 del cual se han realizado dos evaluaciones: el Primer Foro Educativo Nacional (1996) y el Segundo Foro (1998) en el marco del evento "Escuela Siglo XXI, Foro y Feria". Por su parte, el Plan Estratégico de Educación 2000-2002 surge de los objetivos y estrategias del Plan Decenal de Educación 1996 - 2005..."--Tomado de la Introducción.Magíster en Ingeniería IndustrialMaestrí