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    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

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    [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

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    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

    Exploring University Performance through Multiple Factor Analysis: A Case Study

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    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). 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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

    Evaluación del comportamiento de los indicadores de productividad y rentabilidad en las Empresas Prestadores de Salud del régimen Contributivo en Colombia

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    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.

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    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

    Evaluación de la eficiencia relativa en el uso de los recursos de las universidade públicas colombianas mediante la metodología Data Envelopment Analysis

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    "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

    Evaluación del desempeño docente mediante el análisis envolvente de datos: un estudio de caso

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    In this research paper is evaluated the performance of university teachers using the non-parametric technique of Data Envelopment Analysis (DEA) for which it is took a sample of 405 units teacher-course of faculty of engineering at a university in the different levels student training: basic sciences, basic sciences of engineering, applied engineering, additional training and research training. Data for the study were supplied by the Vicerectory of teaching for the academic period 2013-2, using the average of the ratings assigned by the students of each of the twenty-six (26) components of teacher evaluation. Eleven (11) units teacher-course evaluated proved efficient which represents 2.72%.En este artículo de investigación se evalúa el desempeño de los docentes universitarios utilizando la técnica no paramétrica Análisis Envolvente de Datos (DEA) para lo cual se tomó una muestra de 405 unidades profesor-asignatura de la facultad de Ingeniería en una universidad en los diferentes niveles de formación del estudiante: ciencias básicas, ciencias básicas de ingeniería, ingeniería aplicada, formación complementaria y formación en investigación. Los datos para la realización del estudio han sido suministrados por la Vicerrectoría de Docencia, correspondiente al periodo académico 2013-2, utilizando el promedio de la calificación otorgada por los estudiantes de cada uno de los veintiséis (26) componentes de la evaluación docente. Once (11) de las unidades profesor-asignatura evaluadas resultaron ser eficientes, lo cual representa el 2,72 %

    Evaluación del comportamiento de los indicadores de productividad y rentabilidad en las Empresas Prestadores de Salud del régimen Contributivo en Colombia

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    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.
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