UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER BIBLIOTECA EDUARDO COTE LAMUS

RESUMEN – TESIS DE GRADO

AUTORES ROSA VIRGINIA HERNÁNDEZ, RUTH MERY GONZALEZ

SEPÚLVEDA, SONIA MARITZA MENDOZA LIZCANO, HELY ISIDRO

DUARTE, NOHORA BEATRIZ PEÑARANDA RONDEROS,

FACULTAD DE CIENCIAS BASICAS

PLAN DE ESTUDIOS DE ESPECIALIZACIÓN EN ESTADÍSTICA APLICADA

DIRECTOR HENRY DE JESÚS GALLARDO PÉREZ

TITULO DE LA TESIS CONSTRUCCIÓN DE MODELOS ESTADISTICO –

MATEMÁTICOS DE LOS EXAMENES DE CALIDAD DE LA EDUCACION

SUPERIOR AÑOS 2003 Y 2004 EN EL NORORIENTE COLOMBIANO

RESUMEN

Con el presente trabajo de grado se logró la construcción de un modelo basado en procedimientos estadístico-matemáticos; como tablas de frecuencia, de contingencia, análisis descriptivo-gráfico, de correlación, de variabilidad y de correspondencias entre universidades, componentes de la prueba, áreas evaluadas, etc., que puede servir como herramienta para justificar procesos, estrategias y acciones al interior de las instituciones de educación superior del Nororiente colombiano mejorando la calidad de sus egresados; El modelo soporta un portal web construido por el grupo de investigación en evaluación (GIE) de la UFPS y que se encuentra disponible, inicialmente en http://yuko.ufps.edu.co y próximamente en la página del ICFES (www.icfes.gov.co) con información para todas las universidades del país de los años 2003 a 2006, con posibilidad de ampliación a los siguientes periodos evaluados.

CARACTERÍSTICAS:

PÁGINAS: _362_ PLANOS: _____ ILUSTRACIONES:_51__ CD-ROM: __1__

CONSTRUCCIÓN DE MODELOS ESTADISTICO – MATEMÁTICOS DE LOS EXAMENES DE CALIDAD DE LA EDUCACION SUPERIOR AÑOS 2003 Y 2004

EN EL NORORIENTE COLOMBIANO

ROSA VIRGINIA HERNANDEZ RUTH MERY GONZALEZ SEPULVEDA SONIA MARITZA MENDOZA LIZCANO

NOHORA BEATRIZ PEÑARANDA RONDEROS HELY ISIDRO DUARTE

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER FACULTAD CIENCIAS BASICAS

PLAN DE ESTUDIOS ESPECIALIZACIÓN EN ESTADÍSTICA APLICADA SAN JOSÉ DE CÚCUTA

2006

CONSTRUCCIÓN DE MODELOS ESTADISTICO – MATEMÁTICOS DE LOS EXAMENES DE CALIDAD DE LA EDUCACION SUPERIOR AÑOS 2003 Y 2004

EN EL NORORIENTE COLOMBIANO

ROSA VIRGINIA HERNANDEZ RUTH MERY GONZALEZ SEPULVEDA SONIA MARITZA MENDOZA LIZCANO

NOHORA BEATRIZ PEÑARANDA RONDEROS HELY ISIDRO DUARTE

Trabajo de grado presentado como requisito para optar al título de Especialista en Estadística Aplicada

Director: HENRY DE JESÚS GALLARDO PÉREZ

Lic. en Matemáticas y Física Especialista en Estadística

Magíster en Economía

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER FACULTAD CIENCIAS BASICAS

PLAN DE ESTUDIOS ESPECIALIZACIÓN EN ESTADÍSTICA APLICADA SAN JOSÉ DE CÚCUTA

2006

AGRADECIMIENTOS

Los autores del presente trabajo de grado presentan sus agradecimientos a: La Universidad Francisco de Paula Santander por permitirnos estar en constante capacitación. A los doctores Henry de Jesús Gallardo Pérez y Yolanda Gallardo de Parada directores del proyecto por darnos la oportunidad de formar parte de un importante grupo de investigación y de su permanente asesoría. A los doctores Mawency Vergel y Joaquin Martinez por su valiosa colaboración y orientación en el presente proyecto. A todas las demás personas que de una u otra forma aportaron en la realización del presente proyecto de grado.

CONTENIDO

Pág. INTRODUCCIÓN 20 1. ANTECEDENTES 22 2. REFERENTES TEÓRICOS 25 2.1 REFERENTE CONCEPTUAL 29 2.1.1 Exámenes de Calidad de la Educación Superior –ECAES-. 29 2.1.2 Conceptualización del modelo. 31 2.2 MARCO LEGAL 38 2.3 MARCO CONTEXTUAL 40 3. DISEÑO METODOLÓGICO 42 3.1 DIAGNOSTICO DEL PROCESO DE ANALISIS DE RESULTADOS REALIZADO POR LAS IES DEL NORORIENTE COLOMBIANO 42 3.1.1 Descripción de la población. 43 3.1.2 Cobertura. 45

3.1.3 Tópicos de análisis. 45 3.1.4 Métodos de recolección de la información. 46 3.1.5 Trabajo de campo. 50 3.2 CONSTRUCCIÓN DEL MODELO ESTADÍSTICO-MATEMÁTICO PARA LA INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LAS PRUEBAS ECAES EN LAS IES DEL NORORIENTE COLOMBIANO EVALUADOS EN LOS AÑOS 2003 Y 2004. 51 3.2.1 Descripción del Modelo. 52 3.2.2 Descripción de la población. 59 4. PRESENTACION Y ANALISIS INTERPRETATIVO DE LOS RESULTADOS 60 4.1 LA ENCUESTA 60 4.2 TALLERES 77 4.2.1 Propuestas de las IES participantes. 79 5. ESTRUCTURA DEL MODELO 81 5.1 PRESENTACIÓN 81 5.2 REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE RESULTADOS 81 5.3 ANALISIS DE CORRESPONDENCIAS 90

5.3.1 Análisis de correspondencias entre Instituciones y Nivel de desempeño. 91 5.4 DIAGRAMAS DE CAJA, LOCALIZACION Y VARIABILIDAD 116 5.4.1 Definición. 116 5.5 ANALISIS DE CORRELACIÓN 135 5.5.1 Medidas de asociación entre dos variables. 135 5.5.2 La covarianza. 135 5.5.3 El coeficiente de correlación lineal de Pearson. 136 5.5.4 Matriz de Correlación. 136 5.5.5 Correlación entre subáreas y componentes evaluados por ECAES en los años 2003 y 2004 por los estudiantes del programa de Ingeniería de Sistemas de las IES del Nororiente Colombiano. 137 5.5.6 Diagramas de Dispersión. 138 5.5.7 Correlación del componente comprensión lectora entre los componentes de ingeniería de sistemas de las IES del Nororiente Colombiano. 142 5.6 ANÁLISIS DE NORMALIDAD 145 5.6.1 Función de Densidad de Probabilidad Normal. 145 5.6.2 Función de Distribución de Probabilidad Normal. 146

5.6.3 La Distribución Normal en el Análisis de los Resultados de los ECAES. 147 5.7 VALIDEZ DEL MODELO ESTADISTICO MATEMÁTICO 151 5.7.1 Validez temporal. 151 5.7.2 Validez externa. 152 6. CONCLUSIONES 153 7. RECOMENDACIONES 156 BIBLIOGRAFÍA 157 ANEXOS 159

LISTA DE FIGURAS

Pág. Figura 1. Histograma de los valores propios 96

LISTA DE CUADROS

Pág. Cuadro 1. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (nivel de desempeño) ejes 1 y 2. 98 Cuadro 2. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Instituciones) ejes 1 y 2 98 Cuadro 3. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Nivel de desempeño e Instituciones) eje 1 99 Cuadro 4. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Nivel de desempeño e Instituciones) eje 2. 100 Cuadro 5. Histograma de los valores propios 108 Cuadro 6. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (subárea) ejes 1 y 2 110 Cuadro 7. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Instituciones) ejes 1 y 2 112

LISTA DE TABLAS

Pág. Tabla 1. IES del Nororiente colombiano que presentaron pruebas ECAES en los años 2003 y 2004 43 Tabla 2. Población encuestada en Santander 44 Tabla 3. Población encuestada en Norte de Santander 44 Tabla 4. Población encuestada en Arauca 45 Tabla 5. Porcentaje de encuestas contestadas en cada departamento 45 Tabla 6. Número de estudiantes por institución evaluada en el año 2.003 59 Tabla 7. Número de estudiantes por institución evaluada en el año 2.004 59 Tabla 8. Participación en las convocatorias a nivel nacional para la construcción de preguntas 60 Tabla 9. Realización de jornadas de preparación y actualización para los estudiantes, previas al examen 61 Tabla 10. Actividades de Actualización de Profesores 62 Tabla 11. Sensibilización a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los resultados de las pruebas ECAES en su futuro profesional como actividad previa a la presentación de la prueba 63 Tabla 12. Programas que han realizado análisis de los ECAES 65 Tabla 13. Programas que han realizado análisis de los ECAES 66 Tabla 14. ¿Considera que la información suministrada por el ICFES es suficiente para realizar el análisis? 67 Tabla 15. ¿Quiénes participan en el proceso de análisis de los resultados de los ECAES? 68

Tabla 16. ¿Para qué les ha, servido a los directores de programa, los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas ECAES? 70 Tabla 17. Actividades específicas que los directores de programa realizan 71 Tabla 18. Acciones que ha tomado el programa con base en los resultados de los ECAES 72 Tabla 19. Estímulo a Estudiantes sobresalientes a nivel nacional a través del reconocimiento de la institución 73 Tabla 20. La presentación de la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES 74 Tabla 21. ¿Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis? 75 Tabla 22. ¿Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis? 76 Tabla 23. Estructura de la prueba ECAES para Ingeniería de Sistemas en los años 2003, 2004 y 2005 83 Tabla 24. Clasificación de Instituciones de Educación Superior por número de estudiantes evaluados. 84 Tabla 25. Datos generales de los resultados de un programa evaluado en un período específico. 85 Tabla 26. Porcentaje de estudiantes por áreas que obtuvieron desempeño alto. Grupo 101 o más. 89 Tabla 27. Porcentaje de estudiantes por áreas que obtuvieron desempeño medio. Grupo 101 o más. 89 Tabla 28. Porcentaje de estudiantes por áreas que obtuvieron desempeño bajo. Grupo 101 o más. 90 Tabla 29. Matriz de datos por nivel de desempeño año 2.003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas 93 Tabla 30. Perfil condicional por instituciones del 2.003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas 94

Tabla 31. Perfil condicional por nivel de desempeño año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, subárea Matemáticas 94 Tabla 32. Perfil marginal por instituciones evaluadas en el año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas. 95 Tabla 33. Perfil marginal de acuerdo al nivel de desempeño año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas 95 Tabla 34. Subáreas evaluadas año 2003 105 Tabla 35. Matriz de datos año 2.003. Programa de Ingeniería de Sistemas. IES Vs. Sub-áreas 106 Tabla 36. Universidades que presentaron pruebas ECAES año 2003 118 Tabla 37. Subáreas evaluadas - año 2003 118 Tabla 38. Universidades que presentaron pruebas ECAES año 2004 119 Tabla 39. Componentes Evaluados – año 2004 119 Tabla 40. Matriz de coeficientes de correlación de las subáreas evaluadas en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander, año 2003. 137 Tabla 41. Coeficientes de correlación entre componentes evaluados en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander, año 2004. 140 Tabla 42. Coeficientes de correlación Comprensión Lectora con cada uno de los componentes evaluados en las IES del Nororiente Colombiano del año 2004. 142 Tabla 43. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UIS - año 2003 149 Tabla 44. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UFPS - año 2003 150

LISTA DE GRAFICOS

Pág. Gráfico 1. Participación en las convocatorias a nivel nacional para la construcción de preguntas 60 Gráfico 2. Realización de jornadas de preparación y actualización para los estudiantes, previas al examen 61 Gráfico 3. Actividades de actualización de profesores 62 Gráfico 4. Sensibilización a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los resultados de las pruebas ECAES en su futuro profesional como actividad previa a la presentación de la prueba 64 Gráfico 5. Programas que han realizado análisis de los ECAES 65 Gráfico 6. ¿Considera que la información suministrada por el ICFES es suficiente para realizar el análisis? 67 Gráfico 7. ¿Quiénes participan en el proceso de análisis de los resultados de los ECAES? 69 Gráfico 8. ¿Para qué les ha, servido a los directores de programa, los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas ECAES? 70 Gráfico 9. Acciones a partir de los resultados ECAES 72 Gráfico 10. Estímulo a Estudiantes sobresalientes a nivel nacional a través del reconocimiento de la institución 73 Gráfico 11. Presentación de la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES 74 Gráfico 12. ¿ Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis? 76 Gráfico 13. Ubicación de las IES según los resultados de un programa seleccionado para el año 2003. 86

Gráfico 14. Ubicación del programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPS según los resultados nacionales de la Evaluación de Competencias Interpretativa año 2005. 86 Gráfico 15. El programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPS comparado con los resultados obtenidos a nivel nacional según el Reporte No. 2 87 Gráfico 16. El programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPS comparado con los resultados obtenidos a nivel nacional por rangos de puntaje, obtenidos a través del Reporte No. 2 del ICFES. 88 Gráfico 17. Resultados del desempeño de los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander por componentes y comparados con el desempeño a nivel nacional, año 2005. 90 Gráfico 18. Conformación plano factorial 1 y 2, Según contribución frecuencia/individuos. 102 Gráfico 19. Conformación plano factorial 1 y 2, según contribución frecuencia/individuos 114 Gráfico 20. Estructura del Diagrama de Caja 117 Gráfico 21. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 51 a 100 estudiantes – año 2003 120 Gráfico 22. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 101 y más estudiantes, año 2003 121 Gráfico 23. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 5 a 50 estudiantes – año 2004 122 Gráfico 24. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 51 a 100 estudiantes – año 2004. 123 Gráfico 25. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango de 101 y más estudiantes del año 2004 124 Gráfico 26. Diagrama de Caja por subáreas evaluadas en el año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas – UFPS 125 Gráfico 27. Diagrama de Caja para las instituciones de educación superior 127 Gráfico 28. Diagrama de variabilidad para las instituciones de educación superior 128

Gráfico 29. Ubicación de las IES del Nororiente Colombiano respecto a desviación estándar y el promedio nacional año 2003 129 Gráfico 30. Comparación de Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2004 130 Gráfico 31. Ajuste de Regresión - Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2004. 131 Gráfico 32. Comparación de Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2005. 132 Gráfico 33. Ajuste de Regresión - Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2005. 133 Gráfico 34. Comparación de Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2004 y 2005 134 Gráfico 35. Ajuste de Regresión - Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2004 y 2005. 135 Gráfico 36. Diagrama de Dispersión (nube de puntos) 138 Gráfico 37. Diagramas de dispersión del programa Ingeniería de Sistemas en las subáreas que presentaron mayor correlación. 139 Gráfico 38. Diagramas de dispersión correspondientes a los componentes que presentaron coeficientes de correlación significativos en el programa de Ingeniería de Sistemas para la Universidad Francisco de Paula Santander. 141 Gráfico 39. Comparación entre Comprensión Lectora y demás componentes del examen 2004, en el programa de Ingeniería de Sistemas para la Universidad Industrial de Santander. 143 Gráfico 40. Función de Densidad Normal 145 Gráfico 41. Comparación entre las funciones de densidad y de distribución de probabilidad normal 147 Gráfico 42. Comparación de resultados con la distribución normal 148 Gráfico 43. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UIS - año 2003 149 Gráfico 44. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UFPS - año 2003 150

LISTA DE DIAGRAMAS

Pág. Diagrama 1. Proceso de moldeado matemático 26 Diagrama 2. Clasificación de los modelos 37 Diagrama 3. Estructura del Modelo CIPP 52 Diagrama 4. Metodología global en la construcción del modelo 56 Diagrama 5. Procedimientos estadísticos utilizados en el modelo 57 Diagrama 6. Variables utilizadas en las bases de datos filtrados 58

LISTA DE ANEXOS

Pág. Anexo A. Caracterización de los ECAES 160 Anexo B. Encuesta 195 Anexo C. Resultados de Modelos 232

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INTRODUCCION El Estado Colombiano, por intermedio del ICFES, ente encargado de trazar las directrices de la educación superior en el país, implementó las pruebas ECAES con el propósito de evaluar las Instituciones de Educación Superior y, a su vez, fortalecer la calidad de la educación impartida a sus estudiantes con miras al alcance de la excelencia y promover mejores profesionales comprometidos con el desarrollo integral de la sociedad colombiana; no basta evaluar la cantidad de egresados de las IES, es menester y obligación de que las directivas de las IES se retroalimenten y utilicen tales resultados para mejorar y replantear sus programas educativos. Se hace necesario desarrollar un modelo Estadístico Matemático como propuesta, que permita a las IES fundamentar un análisis serio para indagar si sus programas académicos están en concordancia con las exigencias y necesidades de la sociedad colombiana y de los parámetros establecidos por las leyes de Educación Nacional. Es por esto que la Universidad Francisco de Paula Santander ha conformado un grupo de investigadores que busca construir y validar en esta propuesta, un proceso que ayudará entre otros objetivos a arraigar la cultura de la evaluación en nuestro sistema educativo, a ofrecerle a la comunidad en general una alternativa útil, oportuna y efectiva en el manejo de los resultados de la evaluación de la Calidad de la Educación Superior. El presente modelo estadístico-matemático, se elaboró teniendo como referencia los resultados de las pruebas ECAES en el Nororiente colombiano en los años 2003 y 2004, desarrollando en primer instancia el proyecto denominado “Caracterización de los exámenes de Calidad de la Educación Superior”; el cual presenta la conceptualización, su estructura, las áreas del conocimiento; las competencias que se evalúan, y el tipo de preguntas que se realizaron en cada programa. Esta caracterización es importante para la construcción del Modelo Estadístico-Matemático propuesto, pues permite visualizar los diferentes componentes en que están diseñados los exámenes, de manera que se pueda estructurar y organizar la información para la presentación y análisis de los resultados de las pruebas ECAES, con el fin de que se haga un mejor uso de los mismos por parte de la comunidad educativa en general. Posteriormente se presenta un diagnóstico orientado a identificar y describir las acciones, estrategias y métodos de análisis de los ECAES, que vienen desarrollando las Instituciones de Educación Superior del Oriente Colombiano, con la finalidad de indagar sobre la percepción y la lectura que las IES habían hecho de los ECAES para sus instituciones y el

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posterior uso de los resultados aportados por el examen en cada programa. Para tal fin se aplicó una encuesta de tipo exploratoria-descriptiva, con preguntas cerradas y abiertas, y dos talleres que se realizaron en la ciudad de Bucaramanga y Cúcuta, en donde se pretendía generar espacios de socialización y reflexión que permitieran retroalimentar los procesos de evaluación seguidos por las IES. Se hizo una revisión teórica teniendo en cuenta los referentes a partir de los cuales se estructuró la construcción del modelo: definición de qué es un modelo, para qué sirve, cuáles son las fases de construcción, y específicamente, qué es un modelo estadístico-matemático y sus diferentes formas de clasificación; luego, se definieron los criterios que lo caracterizan, y se expuso el proceso metodológico que se siguió para la elaboración del modelo propuesto. Continuando con el proceso de la investigación se presentan tablas de contingencia, análisis descriptivo-gráfico, análisis de correlación, análisis de variabilidad y análisis de correspondencias; con el propósito de ilustrar la aplicación del procedimiento estadístico correspondiente en la interpretación y análisis de los resultados obtenidos, para que los usuarios apliquen fácilmente los procesos del modelo en otros programas e instituciones. Para finalizar se generó una propuesta en la cual las Instituciones de Educación Superior puedan aplicar una metodología para la evaluación de los resultados de los ECAES, que apoyen las decisiones que contribuyan al mejoramiento institucional; poner a disposición una herramienta fundamental y valiosa a la hora de formular las estrategias y así mejorar la calidad de la educación superior en Colombia; esta información es presentada en una portal Web de forma interactiva con información para todas las universidades del país de los años 2003 al 2006, con posibilidad de ampliación a los siguientes periodos evaluados. Se encuentra disponible inicialmente en http://yuko.ufps.edu.co y próximamente en la página del ICFES (www.icfes.gov.co). Este portal es construido por un grupo interdisciplinar de investigadores en evaluación (GIE) de la Universidad Francisco de Paula Santander en convenio con el ICFES.

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1. ANTECEDENTES La calidad de la educación superior, responde a políticas de orden internacional como las del Banco Mundial, del FMI, de otros organismos internacionales y de los mismos gobiernos. Al respecto, el Programa de Cooperación Iberoamericana en Evaluación de la calidad de la Educación de la OEI (Organización de Estados Iberoamericanos), comenta que en los últimos años se han producido en el ámbito internacional avances notables en el desarrollo de la evaluación, entendida como instrumento al servicio de la política y la administración de la educación: Países industrializados como, Francia, Estados Unidos, Italia e Inglaterra por su parte, evalúan con el objetivo de hacer un monitoreo y seguimiento de sus respectivos sistemas educativos y de la efectividad institucional escolar1; en estos países se analizan también los factores asociados con el aprendizaje, condiciones intra y extraescolares que condicionan los resultados de estas evaluaciones, y que permiten identificar algunas variables institucionales y socioculturales que inciden en el desempeño académico. Para el caso de Colombia2, la evaluación que se hace de los aprendizajes también responde a una de las recomendaciones en educación que hiciera la Misión Nacional de Ciencia, Educación y Desarrollo, la cual propone reorganizar los exámenes de Estado y establecer otros exámenes de evaluación de la calidad, que como no son propiamente exámenes de Estado, no tendrán carácter obligatorio para los estudiantes; pero si lo tendrán para las instituciones que fueran seleccionadas como parte de una muestra local, regional o nacional. Con los resultados de las pruebas ECAES actualmente, han elaborado estudios de tipo descriptivo que se han realizado al interior de algunas universidades por facultades, departamentos o planes de estudios referenciándose con los resultados de las pruebas ECAES a nivel nacional y regional; pero no se conoce de la existencia de un modelo para el análisis de estos resultados. Hasta el momento el ICFES se encuentra ejecutando un informe investigativo que le permita comprobar si los objetivos propuestos en el decreto 1781 del 26 de junio del 2003 se están cumpliendo con el desarrollo de las pruebas ECAES y así tomar decisiones, como

1 COLOMBIA. SECRETARIA DE EDUCACIÓN. La Evaluación: una estrategia a nivel internacional para el mejoramiento de la calidad Educatiava. Bogota: s.n., 2006. p. 136 2 Ibíd., p. 138

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por ejemplo mejorar, actualizar o complementar las preguntas en cada uno de los programas que hasta el momento han presentado las pruebas. Siendo reconocidas las múltiples ventajas de los modelos estadísticos, existen algunas investigaciones que se referencian a continuación: La Mc. Grisel Alvarez Savigne3 y la Dra. Angustias Vallecillos Jiménez de la Universidad del Oriente en Cuba, presentaron y aplicaron un modelo sobre Razonamiento estadístico para la resolución de problemas en el nivel universitario. El uso del modelo sirve para ayudar a desentrañar problemas de gran complejidad y de alto alcance. En algunos modelos se han generado algoritmos, software de simulación computacional que ha mejorado la planificación y los procesos productivos de varios sectores. Con la aplicación del modelo sobre “Razonamiento estadístico para la resolución de problemas en el nivel Universitario” se han obtenido aspectos relevantes para la resolución de problemas de pruebas de hipótesis. Hugo Grossi Gallegos desarrolló el proyecto Fundamentos de evaluación de capacidad de discriminación de variables y modelos en análisis crediticio4 ; el modelo para evaluación crediticia con una política, fórmula, matriz, guía o programa que indica para cada cliente un puntaje o nivel de riesgo. El puntaje se asigna según los valores que toman ciertas variables. Es entonces muy importante poder medir la capacidad de discriminar clientes buenos de clientes malos que poseen los modelos y de las variables que lo componen. Un modelo puede haber sido obtenido por métodos estadísticos, métodos de inteligencia artificial, métodos de minería de datos, métodos de redes neuronales, métodos de algoritmos genéticos, encuestas entre expertos, o por simple intuición e inspiración. Lo importante es que tanto para el modelo, como cualquier variable original o intermedia, puede medirse su capacidad para discriminar entre buenos y malos clientes. El modelamiento matemático se ha convertido en un factor fundamental para la comprensión y proyección de nuestra realidad, facilitando la generación de políticas y acciones a favor del progreso de la humanidad y su calidad de vida.

3 ALVAREZ SAVIGNE, Grisel y VALLECILLOS JIMÉNEZ, Angustias. Aplicación de un modelo sobre Razonamiento estadístico para la resolución de problemas en el nivel universitario. Cuba: Universidad de Oriente, 2005. 162 p. 4 GROSSI GALLEGOS, Hugo. Fundamentos de Evaluación de Capacidad de Discriminación de Variables y Modelos en Análisis Crediticio. s.l.: Universidad Nacional de Luján, 2005. 220 p.

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Las ventajas de los modelos matemáticos -no ambigüedad, posibilidad de deducción estricta, verificable por datos observados- son bien conocidas. No quiere esto decir que los modelos formulados en lenguaje ordinario hayan de ser desdeñados o rechazados. Un modelo verbal es preferible a ninguno o a un modelo que, por ser formulado matemáticamente, se impone por la fuerza a la realidad y, por lo tanto, la falsifica. En Cuba la Ingeniera Mayelín Diéguez González de la Universidad de Cienfuegos desarrolló un modelo matemático estadístico para la clasificación de estudiantes en la mejora del proceso docente-educativo. El procedimiento propuesto permitió dirigir el trabajo de mejora del proceso docente-educativo basado en la formación de subgrupos homogéneos de estudiantes empelando los índices de desarrollo académico. El presente modelo se elaborará teniendo como referencia los resultados de las pruebas ECAES en el Nororiente colombiano en los años 2003 y 2004, junto con el informe del proyecto realizado por el grupo de investigación en evaluación –GIE- de la UFPS, denominado Caracterización de los exámenes de Calidad de la Educación Superior; el cual presenta el estudio de caracterización de las pruebas por programas, de acuerdo con la estructura, según áreas del conocimiento; las competencias que se evalúan, y el tipo de preguntas que se realizan (véase Anexo A). Esta caracterización es importante para la construcción del Modelo Estadístico-Matemático propuesto, permite visualizar los diferentes componentes en que están diseñados los exámenes, de manera que se pueda estructurar y organizar la información para la presentación y análisis de los resultados de las pruebas ECAES, con el fin de que se haga un mejor uso de los mismos por parte de la comunidad educativa en general.

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2. REFERENTES TEÓRICOS Antes de definir cómo se concibe un modelo estadístico - matemático, se atenderán a algunos conceptos expuestos por Álvarez Savigne, 2006 sobre este aspecto: Los problemas estadísticos tienen ciertas particularidades que lo diferencian de los problemas netamente matemáticos, ya que usualmente es necesario distinguir el procedimiento estadístico que se aplica y esta decisión estratégica a menudo comporta gran dificultad, lo que incide de forma directa en la concepción y análisis del razonamiento. Otros autores coinciden en afirmar que el razonamiento estadístico tiene que ver con la comprensión de las hipótesis subyacentes a los diversos procedimientos y de los efectos de su no cumplimiento, interpretación de los problemas generales y derivación de los problemas particulares, capacidad de elección del análisis más adecuado, análisis de los resultados y aceptación de las limitaciones respecto a las conclusiones, etc. Como afirma Peña Sánchez, 1990, el método científico se basa en dos tipos de razonamientos: el deductivo y el inductivo. El método deductivo procede de lo general a lo particular y se utiliza especialmente en el razonamiento matemático: se establecen hipótesis generales que caracterizan un problema y se deducen ciertas propiedades particulares por razonamientos lógicos. El método inductivo realiza el proceso inverso: a partir de observaciones particulares de ciertos fenómenos se intentan deducir reglas generales. Una investigación empírica utiliza ambos tipos de razonamiento siguiendo un ciclo deductivo-inductivo: las hipótesis implican propiedades observables en los datos cuyo análisis lleva a formular hipótesis más generales, y así sucesivamente. El método estadístico es el procedimiento mediante el cual se sistematiza y organiza este proceso de aprendizaje iterativo Stewart, 2001, define un modelo matemático como una descripción matemática (a menudo por medio de una función o de una ecuación) de un fenómeno del mundo real, como el tamaño de una población, la demanda de un producto, la velocidad de un objeto que cae, la concentración de un producto en una reacción química, la expectativa de vida de una persona al nacer o el costo de la reducción de las emisiones de gases contaminantes. La finalidad del modelo es comprender el fenómeno y, quizá, hacer predicciones acerca de su comportamiento futuro. En el Diagrama 1, Stewart, 2001, ilustra el proceso de modelado matemático. Dado un problema del mundo real, la primera tarea es identificar y nombrar las variables independiente y dependientes y establecer hipótesis que simplifiquen el fenómeno lo

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suficiente para que pueda tratarse matemáticamente. Con base en el conocimiento de la situación física y de la matemática, se elaboran ecuaciones que relacionan en las variables. En las situaciones en que no existe una ley física que guíe, se necesitan datos (sea en una biblioteca, internet o nuestros experimentos) para examinarlos en forma de una tabla, gráfico que permitan distinguir patrones. Es probable que convenga obtener una representación gráfica a partir de la representación numérica de una función, utilizando estos datos. En algunos casos, la gráfica podría sugerir incluso una fórmula algebraica adecuada. Diagrama 1. Proceso de moldeado matemático

Problema del mundo real

Modelo Matemático

Predicciones acerca del mundo real

Conclusiones Matemáticas

Formular

Resolver

Poner a prueba

Interpretar

Steven 2004, define a un modelo matemático simple como una formulación o una ecuación que expresa las características esenciales de un sistema físico o de un proceso en términos matemáticos. En general, el modelo se representa mediante una relación funcional de la forma:

Ecuación 1. Relación funcional ( )fuerza de Funciones ,Parámetros nte,independie Variableedependient Variable f=

Donde la variable dependiente es una característica que generalmente refleja el comportamiento o estado de un sistema; las variables independientes son, por lo común, dimensionales tales como tiempo y espacio, a través de los cuales se determina el comportamiento del sistema; los parámetros son el reflejo de las propiedades o la composición del sistema; y las funciones de fuerza son influencias externas que actúan sobre el sistema.

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La expresión matemática de la ecuación 1 va desde una simple expresión algebraica hasta un enorme y complicado grupo de ecuaciones diferenciales. Carlos Mario Vélez, 2006, define el Modelo como la representación de una manera más sencilla de ciertos aspectos de un proceso o elemento, y el cual es utilizado con objetivos de análisis, control y predicción. Todo modelo se basa en una teoría, pero dicha teoría puede no estar indicada en una forma concisa. Según Vélez, 2006, el modelo matemático es la representación por medio de ecuaciones de la dinámica de un sistema. Es el tipo de modelo más importante para la ciencia y la tecnología. Es útil para la comunicación y la educación. Es la base del diseño y tiene gran capacidad de síntesis. Un modelo matemático es una ecuación, desigualdad o sistema de ecuaciones o desigualdades, que representa determinados aspectos del sistema físico representado en el modelo. Los modelos de este tipo se utilizan en gran medida en las ciencias físicas, en el campo de la ingeniería, los negocios y la economía. Lo ideal sería que si el modelo matemático es una representación válida del rendimiento del sistema, mediante la aplicación de las técnicas analíticas adecuadas, la solución obtenida a partir del modelo debería ser también la solución para el problema del sistema. Así, la efectividad de los resultados de la aplicación de cualquier técnica operativa es en gran medida una función del grado en el cual el modelo representa al sistema en estudio. Zeledón, 2006, define un modelo matemático como una descripción desde el punto de vista de las matemáticas de un hecho o fenómeno del mundo real, desde el tamaño de la población, hasta fenómenos físicos como la velocidad, aceleración o densidad. El objetivo del modelo matemático es entender ampliamente el fenómeno y tal vez predecir su comportamiento en el futuro. Callejo, 2003, plantea que la construcción de modelos o modelización implica una serie de exigencias o asunciones. En primer lugar, los modelos matemáticos requieren; variables cardinales o de intervalo. Por ello, han tenido su extensión en las disciplinas que han contado con tales variables como: dinero, votos o, por ejemplo, escalas de inteligencia o personalidad. Pero, también, habría que analizar hasta qué punto tales disciplinas se han convertido en dependientes de tales variables en pos de su formalización.

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En segundo lugar, parten de una ontología, de una descripción del ser social como un individuo racional, habitualmente en situaciones de competitividad e incertidumbre. Tras muchos modelos, hay un elogio de la decisión, como si los sujetos, en su vida cotidiana, estuvieran más llevados por las elecciones, que por rutinas, presiones, creencias, más o menos racionales e irracionales, convicciones o lo que Bourdieu (1991) denomina sentido práctico. En tercer lugar, la aplicación de modelos requiere un notable conocimiento del uso de las matemáticas en general y de la estadística multivariante en particular. La Estadística actúa como disciplina puente entre los modelos matemáticos y los fenómenos reales. Un modelo matemático es una abstracción simplificada de una realidad más compleja y siempre existirá cierta discrepancia entre lo observado y lo previsto por el modelo. La Estadística proporciona una metodología para evaluar y juzgar estas discrepancias entre la realidad y la teoría.5

Vélez Sánchez postula que los modelos matemáticos tienen las siguientes utilidades: • Análisis, comprensión y evaluación de un sistema: relación entre variables. • Diseño, mejoramiento, optimización: construcción de un nuevo sistema o

reestructuración de un sistema existente. • Predicción y pronóstico del comportamiento de un sistema (normalmente a partir de la

simulación), como base para la toma de decisiones. • Control: adición de nuevos componentes a un sistema, de manera que se obtenga un

desempeño adecuado. • Enseñanza y comunicación: transmisión del conocimiento que se tiene de un sistema de

una manera universal y objetiva. • Estimación de variables no medibles.

5 PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, Daniel. Estadística, modelos y métodos. Madrid: Alianza, 1990. p. 23.

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• Prueba de hipótesis • Procesamiento de señales: cancelación del ruido, comprensión de datos, filtrado,

interpolación. • Teorema de Conant-Ashby. Todo buen regulador de un sistema debe tener un modelo...

de dicho sistema. Implicación: el principio lo impulsa a uno a considerar. 2.1 REFERENTE CONCEPTUAL Se hace necesario realizar una revisión teórica a nivel general sobre los aspectos que se tienen en cuenta cuando se hace referencia a un modelo estadístico - matemático, que permitirá de manera específica plantear el modelo estadístico elaborado para presentar y analizar los resultados de los ECAES. 2.1.1 Exámenes de Calidad de la Educación Superior –ECAES-. Constituyen una modalidad de examen de Estado para la evaluación externa de los estudiantes de último semestre de los programas de pregrado de educación superior. Los ECAES tienen carácter obligatorio para dichos estudiantes y, adicionalmente, pueden presentarlo voluntariamente aquellas personas que deseen autoevaluarse en cada programa del nivel de formación universitaria. Los Exámenes de Calidad de la Educación Superior -ECAES- en Colombia, se remonta al año 1966, cuando en el Plan Nacional para la Educación Superior en Colombia, conocido como “Plan Básico” se recomendó la realización de exámenes para profesionales a nivel de graduados con el fin de solucionar problemas concretos relacionados con la acreditación académica de las facultades, la transferencia de estudiantes y la selección de candidatos para estudios de postgrado o para cargos específicos. En 1998 el ICFES lideró una serie de acercamientos y desarrollo de proyectos conjuntos con diferentes organizaciones de profesionales y facultades, que marcó el inicio del proyecto para realizar la evaluación de profesionales en todas las especialidades de la ingeniería. En el plan estratégico de fomento de calidad de la Educación Superior 2000-2003, el ICFES propuso los Exámenes de Estado de Calidad de la Educación Superior – ECAES -

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como uno de los programas orientados al mejoramiento de la calidad y transparencia de la Educación Superior. Este plan contempla cinco (5) programas para estimular una mejor calidad en la Educación Superior en nuestro país: • Estándares mínimos de calidad E.M.C. • Saneamiento, viabilidad y desarrollo de Universidades Estatales y construcción de

indicadores de gestión para las Universidades Públicas. • Acreditación voluntaria de excelencia de Programas y de Instituciones. • Exámenes de Calidad de la Educación Superior – ECAES para los estudiantes de

pregrado. • Fortalecer la inspección y vigilancia, y el sistema Nacional de información, SNIES. Para la construcción de estas pruebas, las universidades y asociaciones encargadas del proceso, desarrollaron talleres regionales en los que hubo participación de un porcentaje significativo de la comunidad educativa universitaria del país. Los ECAES en estos programas se aplicaron el primero de noviembre de 2003 en todo el país, y los resultados tanto institucionales como individuales se dieron a conocer el primero de diciembre del mismo año. Otro propósito de estos exámenes es informar sobre el desempeño de los evaluados, tanto en el examen completo, como en los diferentes componentes (áreas académicas o tópicos disciplinares) en que se divide el examen de cada programa. Además produce un informe de resultados individual, tanto para estudiantes como para egresados, y un informe institucional; los dos incluyen datos cualitativos y cuantitativos y resultados nacionales que sirven de referente para la interpretación. En general, las pruebas ECAES están compuestas por tres tipos de resultados:

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• EL PUNTAJE GENERAL Es el resultado cuantitativo que se obtiene a partir de la valoración de las respuestas dadas a todas las preguntas del examen. Se expresa en una escala cuyo promedio es 100 y su desviación estándar es de 10 puntos.

• RESULTADOS POR COMPONENTES. Se obtienen a partir de la valoración de las

respuestas dadas a las preguntas de un mismo componente (los componentes generalmente se corresponden con temáticas o problemáticas particulares definidos como básicos en el programa). Este resultado se presenta de manera cuantitativa (puntaje, en una escala de promedio 10 y desviación estándar de 1 punto) y cualitativa (desempeño, en categorías Alto, Medio y Bajo). A las instituciones se reporta la distribución de los resultados por componentes de sus estudiantes, en cada categoría de desempeño.

• PORCENTAJE DE RESPUESTAS POR OPCIÓN. Es un resultado reportado sólo a

las instituciones y que describe cómo se distribuyen las respuestas de los estudiantes frente a cada una de las opciones de respuesta que tienen las preguntas del examen que fueron liberadas

2.1.2 Conceptualización del modelo. Para la presentación y análisis de los resultados de los Exámenes de la Calidad de la Educación Superior, se requiere soportar teóricamente los elementos conceptuales sobre cómo se concibe un modelo, para definir o determinar las características propias de un modelo estadístico - matemático. Definición del concepto de modelo. El Diccionario de la Real Academia de la Lengua ofrece una variedad de significados distintos del término modelo, aún cuando sólo dos se puedan considerar como propios del ámbito metodológico (Callejo, 2000), un modelo es: • Representación en pequeño de alguna cosa • Esquema teórico, generalmente en forma matemática, de un sistema o de una realidad

compleja que se elabora para facilitar su comprensión y estudio de su comportamiento. Estos dos significados tienen algunas trampas, como plantea Armatte 2000 al referirse a un modelo como una representación en pequeño de alguna cosa e implica la asunción de la existencia de ese algo, de esa realidad. Es un ejercicio de realismo, enfrentándose, por lo tanto, a las posiciones constructivistas que destacan que lo que las ciencias estudian son objetos construidos o producidos por tales ciencias y no objetos reales. Entonces, la

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discusión se centra en asumir que el modelo es una representación de la realidad o es un instrumento forjado de tal realidad. Bachelard 2002 plantea que cada modelo reclama su filosofía, como también lo hace cada hipótesis, cada problema, cada experiencia y cada ecuación. Siguiendo a Armatte 2000, el modelo, más que una representación de la realidad, es una representación de nuestros sistemas sociales y económicos y, por lo tanto, un elemento inscrito en proyectos sociales y económicos. Un modelo no sólo habla de la realidad sino que impone normativamente una realidad, ya sea orientando a quienes deciden, ya sea institucionalizándose como referencia de esa realidad. Otro elemento de discusión es la pequeñez de la representación, que se supone es el modelo, esta metáfora requiere una mínima reflexión ya que, no se trata de una reducción de tamaño, como si el modelo fuera la maqueta de un arquitecto o de un ingeniero. No hay reducción de tamaño en un modelo matemático que una estilizada fórmula intente explicar, por ejemplo, los efectos en una organización de determinadas comunicaciones. Desde la metáfora, parece aceptable hablar de reducción de tamaño al referirnos a un modelo, ya que una organización o una sociedad quedan reducidas a unas líneas en un papel. La diferencia en las dimensiones de ambos espacios, papel frente a organización o sociedad es inmensa. Sin embargo, tal diferencia nos señala lo absurdo que es la definición del modelo en términos espaciales. Lo que reduce el modelo es la cantidad de dimensiones o elementos de la realidad. El modelo reduce porque excluye, no porque miniaturiza. Si esta reducción de la realidad, que excluye elementos, se une a la reflexión anterior sobre la inclusión de los modelos en proyectos sociales y económicos, nos encontramos ante el hecho de que un modelo puede llegar a concebirse como un proyecto interesado de modelización de la realidad social y económica. Con ello, se desemboca en la pertinente, aún cuando aparentemente paradójica, afirmación de Armatte: un modelo matemático no es un objeto matemático, Armatte 2000: Un modelo estaría hecho de matemáticas, su sintaxis es matemática, pero ni su semántica, lo que dice de la realidad, ni su pragmática, lo que intenta hacer en esa realidad, pueden considerarse matemáticas. Desde otra perspectiva, Aznar, 1989 define un modelo: • Como un prototipo o tipo ejemplar de algo a lo que habría que aspirar.

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• Como una serie de planos esquemáticos mostrando qué es una cosa o cómo se desarrolla. Desde esta perspectiva Sierra, 1979, considera que hay una articulación de teorías que explican un fenómeno que revela el mecanismo oculto del mismo.

• Un procedimiento de análisis de datos para propósitos generales, sin contenido, como

cuando se habla del modelo subyacente en el modelo de regresión lineal. Acción de hacer común lo que parece distante. Cuando se dice de varios fenómenos o comportamientos que siguen el mismo modelo, se está señalando lo que tienen de común (Manheim y Rich 1988), aún cuando sea relativamente abstracto. Se parece más a la concepción weberiana de tipo ideal, que a la de ejemplaridad-expuesta en el anterior punto, en la medida que una construcción rigurosamente racional con arreglo a fines, pero irreal o vacía. Weber 1979, plantea que sirve para comprender una variedad de casos y acciones reales concretas influidos por irracionalidades.

• Un modelo matemático, como los especialmente utilizados por la econometría. Desde una perspectiva estadística, también se alude al modelo como la parte de la estadística que proporciona elementos teóricos y prácticos que van en ayuda de quienes estudian la realidad. Dentro de este contexto, hace uso de marcos conceptuales que ayudan a organizar los esfuerzos por comprender el mundo real. Los marcos son los denominados “modelos”. Un modelo busca proporcionar una representación simplificada que retenga la esencia de una realidad. De esto se deduce que un modelo descarta detalles considerados de importancia secundaria. Por esta razón podemos decir que un modelo es siempre incompleto respecto de la realidad que representa. Otro aspecto a tener en cuenta es que a un modelo no se le exige que sea “verdadero”, sino que sea “útil”, de acuerdo a los objetivos para los cuales fue creado. No se debe confundir con la realidad que intenta representar; podemos decir que un modelo es un invento, una creación que busca ayudar a comprender una realidad bajo ciertas condiciones y no que es la realidad misma. Un modelo puede considerarse como una entidad que captura la esencia de la realidad sin la presencia de la misma. Una fotografía es un modelo de la realidad ilustrada en la imagen. La presión arterial puede utilizarse como un modelo de la salud de una persona. Una campaña piloto de ventas puede utilizarse como un modelo de la respuesta de las personas a un nuevo producto. Por último, una ecuación matemática puede utilizarse como un modelo de la energía contenida en un determinado material. En cada caso, el modelo captura algún aspecto de la realidad que intenta representar.

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Para qué sirve un modelo. Teniendo en cuenta que un modelo es una reducción y una simplificación del mundo, extrayendo de éste sus ruidos, roces, detalles o concreciones menos pertinentes con el fenómeno u objeto estudiado. Alvarez plantea que el modelo es una realidad muerta, cuya principal función es la de simplificar el mundo para hacerlo comprensible. Se asume que el modelo no es la realidad sino que es un instrumento para abordar ésta, para eliminar algunos de sus ruidos y, en definitiva, poder manejarla. La utilidad del modelo se encuentra, por lo tanto, en su capacidad para explicar lo que pasa, aún sabiendo que este instrumento no tiene en cuenta absolutamente todo lo que pasa. Hay que tener en cuenta en la construcción del modelo, no cometer los siguientes errores: • Convertirlo en un instrumento normativo: si el modelo no explica correctamente la

realidad es porque es ésta la que no se adapta a él. Esto lleva a que se intente obligar a la realidad a adaptarse al modelo y no al contrario.

• Se exporta un modelo de un campo científico a otro por razones del dominio de una

ciencia, que se convierte en referencia para las demás, por cuestiones de modas intelectuales, que habrían de explicarse para cada caso, o por su atractivo estético, casi siempre derivado de la articulación de simplicidad expositiva y de capacidad explicativa. Es decir, traslado con el que se corre el peligro de amoldar, por no decir forzar, una realidad al nuevo modelo aplicado, aun cuando haya surgido de otra realidad. Un peligro acentuado si se deja a un lado la reflexión sobre los supuestos, explícitos e implícitos, del modelo utilizado y los detalles concretos o ruidos que se abandonan de la realidad de nueva aplicación del modelo.

Fases de la construcción de un modelo. Al igual que el propio modelo, la construcción del mismo transcurre al hilo de distintas fases susceptibles de formalización. Hay un modelo de construcción de modelos, sólo parcialmente distinto al presentado como central dentro del enfoque cuantitativo, Corbetta, 2003. La primera fase en la construcción de modelos tiene carácter inductivo. Hay un fenómeno social del que se obtienen distintas observaciones. Por ejemplo, se quiere construir un modelo sobre la evolución de la opinión pública en un aspecto de la realidad social. Pues bien, en este primer paso se toman distintas observaciones de tal opinión pública. Pongamos mediante resultados a una misma encuesta, repetida en sucesivas ocasiones.

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Como puede notarse, en esta primera fase se requiere ya una selección de población y variables. Selección que, a su vez, implica, aun cuando sea de manera un tanto difusa aún, la guía de cierta hipótesis. En la segunda fase, el modelo, aun cuando de manera informal, hace su aparición. Es todavía un modelo impreciso que podría explicar la relación entre las observaciones realizadas. Por ejemplo, pongamos que en un estudio que intenta la construcción de un modelo sobre la evolución de los resultados electorales, la primera formalización establece que el porcentaje de votos hacia los partidos políticos conservadores tiende a aumentar cuando las situaciones económicas son más críticas. Para ello, en la fase anterior, se habrá seleccionado una población, a la que se refiere el estudio, un periodo de observación, a lo largo del cual se focaliza la atención, y variables como los resultados en determinadas convocatorias electorales y variables económicas (renta per cápita, población ocupada, aumento del PIB, etc.). En esta fase, de modelo informal, conviene barajar varias explicaciones alternativas. Por lo tanto, hay varios modelos informales potenciales, a su vez, normalmente alimentados por distintos marcos teóricos. A partir de aquí, se establece una disyuntiva. Acudir a los modelos formales existentes, o incluso, a los tipos de análisis estandarizados. La otra opción es la propia construcción de relación matemática entre las variables. En cualquier caso, nos encontramos aquí en la entrada en la etapa de la formalización del modelo. Ahora, la relación entre las variables se expresa en lenguaje matemático. En la tercera fase una vez construido el modelo formal, nos lleva a su manipulación y aplicación. Una aplicación que supone un paso deductivo y que ha de analizar hasta qué punto el modelo construido sirve para explicar observaciones distintas a las realizadas. Puede decirse que nos encontramos entonces en la etapa donde se juega el éxito o el fracaso del modelo construido. En la cuarta fase aun cuando el modelo construido sea capaz de explicar la relación entre variables sobre otras observaciones distintas, se requiere un siguiente esfuerzo. Son las otras fases siguientes. La primera, nada más y nada menos que analizar si el modelo construido tiene sentido. Es decir, se analiza su capacidad semántica (qué nos dice, es inteligible lo que nos dice), a pesar de que pudiera tener capacidad sintomática (relación precisa entre las variables). Para esta fase, el trabajo de conceptualización previa y, por lo tanto, la discusión sobre los marcos teóricos de referencia, es imprescindible.

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La quinta fase atañe a la dimensión pragmática del modelo: ¿puede aplicarse a otras observaciones distintas? ¿es capaz de predecir? ¿puede proyectarse a otros fenómenos? Pero, sobre todo: ¿explica mejor la realidad que antes de la aplicación del modelo? Clasificación de los modelos. En el Diagrama 1 se presentan las diferentes clasificaciones por Vélez Sánchez, 2006. En ella los modelos se clasifican de acuerdo a su origen, la señal, la forma y la ecuación. De manera específica, según su origen pueden ser: • Teóricos o fenomenológicos. Se obtienen a partir de leyes. Tienen gran penetración

física, generalmente son difíciles de obtener, son aproximados. • Empíricos. Relativamente fáciles de obtener y usar, tienen poca penetración física

(“cajas negras”). Son más exactos que los teóricos (tan exactos como se desee), tienen validez limitada (según punto de operación, condiciones, etc).

• Mixtos. “Cajas grises”, su estructura se obtiene de manera teórica y algunos de sus

parámetros se obtienen a partir de datos experimentales

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Diagrama 2. Clasificación de los modelos

Mental, intuitivo o verbal

Gráfico o tabular

A escala

MATEMÁTICO

Según origen Según señal Según forma Según ecuación

Teórica Continuo Discreto Estructural Dinámico Estático

Lineal No lineal

Parámetros concemrados

Parámetros distribuidos

A partir de leyes Gran penetración física Difíciles de obtener Aproximados

Experimental

A partir de datos “Caja negra” AR.ARMA_ARX.ARMAX Fuzz y FINA Más exacto Más fácil de obtener

Mixta

-Gris

Secuencial Grafos, autómatasConcurrente Redes de Petri

Determinístico Estocástico

Subsistemas e Interacciones

Funcional

Operación Reacción a eventos

EDO EDP

MODELO

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Este mismo autor clasifica de acuerdo a la técnica del modelo: • Modelos verbales. Describen un fenómeno o problema con palabras. • Modelos gráficos. Que son descripciones gráficas o diagramáticos de un fenómeno o

problema, como indica la expresión. • Modelos matemáticos. Descripciones algebraicas o simbólicas. La dimensión modélica permite identificar, conocer y valorar aquellos segmentos nucleares del universo, motivo e interés de estudio que se nos muestra desconocido. En este ámbito de lo didáctico, los modelos permiten y facilitan la formulación de estrategias para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje, así como el conocimiento sobre sistemas cuya naturaleza compleja hace difícil su comprensión. 2.2 MARCO LEGAL De conformidad con la Constitución Política, la educación es un derecho de la persona, un servicio público con función social con el cual se busca el acceso al conocimiento, a la ciencia, a la técnica y a los demás bienes y valores de la cultura. En este contexto, le corresponde al Estado regular y ejercer la suprema inspección y vigilancia de la educación con el fin de velar por su calidad, el cumplimiento de sus fines y la mejor formación moral, intelectual y física de los educandos (Art. 67). En consecuencia, por tratarse de un derecho de la persona y dada su naturaleza de servicio público cultural, es inherente a la finalidad del Estado y constituye, por lo tanto, una obligación ineludible asegurar su prestación eficiente (Art. 365) y ejercer la inspección y vigilancia de la enseñanza, en cabeza del Presidente de la República, conforme a la Ley (Art. 189, Numeral 21), con garantía de la autonomía universitaria. Estos ordenamientos constitucionales tienen desarrollo legal en la Ley 30 de 1992 mediante la cual se organiza el servicio público de la Educación Superior, especialmente a través de los artículos 3, 6, 27, 31 (Literal h) y 32 en los que se hace referencia a la responsabilidad que tiene el Estado de velar por la calidad de la Educación Superior, su inspección y vigilancia. Dicha ley determina igualmente, los objetivos de la Educación Superior y de las instituciones que la imparten en el contexto de la formación integral de los colombianos, con miras a mejorar las condiciones de desarrollo y avance científico y académico del país.

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En septiembre de 2003 fue expedido el decreto 2566 que establece las condiciones mínimas de calidad y demás requisitos para el ofrecimiento y desarrollo de programas académicos de educación superior, derogándose los decretos que al respecto fueron expedidos entre el 2001 y 2002 (Art.56), y dejando bajo la responsabilidad del Ministerio de Educación Nacional con el apoyo de las instituciones de educación superior, las asociaciones de facultades o profesionales o de pares académicos, la definición de las características específicas de calidad para cada uno de los programas ofrecidos en el nivel nacional (Art.1). La reglamentación de los ECAES se inició con los decretos 1716 y 2233 de 2001, que establecieron los exámenes de Medicina e Ingeniería Mecánica respectivamente. En el 2002 se haría lo propio para Derecho al promulgarse el decreto 1373 que lo reglamentó actualmente, es el decreto 1781 de 2003, el que reglamenta los ECAES para todos los programas académicos de pregrado. Mediante este decreto se derogaron los que de manera específica reglamentaban los exámenes de Medicina, Ingeniería Mecánica y Derecho. El decreto 1781 determina en sus artículos 2o y 3o, que los ECAES, deben comprender aquellas áreas y componentes fundamentales del saber que identifican la formación de cada profesión, disciplina u ocupación. Así mismo, establece que el ICFES es la entidad encargada de dirigir y coordinar el diseño, la aplicación, la obtención y análisis de los resultados de los ECAES, para lo cual se puede apoyar en las comunidades académicas, científicas y profesionales del orden nacional o internacional. El ICFES realizó la Convocatoria Directa 03 de 2005 con el objeto contratar la prestación de servicios profesionales, para desarrollar estudios investigativos sobre el proceso global de los exámenes Estado, Validación, Saber, ECAES que den cuenta de su fundamentación conceptual, las especificaciones de prueba (estructuración, componentes , extensión), la construcción de ítems, los procesos de aplicación (centralizada y descentralizada), los modelos matemáticos que subyacen en el procesamiento de respuestas y, la socialización y divulgación de los resultados y avanzar en estudios de comparabilidad de los impactos de las pruebas y sus efectos en los Proyectos Educativos Institucionales de cara a la calidad excelencia educativa. El proyecto de investigación ANÁLISIS Y PRESENTACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LOS EXÁMENES DE CALIDAD DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR forma parte del convenio UFPS-ICFES; en el cual la UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER se compromete a prestar al ICFES los servicios profesionales para desarrollar estudios investigativos sobre el proceso global de los exámenes Estado, Validación, Saber, ECAES que den cuenta de su fundamentación conceptual, las especificaciones de prueba (estructuración, componentes, extensión), la construcción de ítems, los procesos de aplicación (centralizada y descentralizada), los modelos matemáticos

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que subyacen en el procesamiento de respuestas y, la socialización y divulgación de los resultados y avanzar en estudios de comparabilidad de los impactos de las pruebas y sus efectos en los Proyectos Educativos Institucionales de cara a la calidad excelencia educativa. 2.3 MARCO CONTEXTUAL En la actualidad la calidad en la educación superior se ha convertido en la razón de ser de diferentes organismos estatales que tienen bajo su responsabilidad garantizar a la sociedad equidad y calidad en el sistema Educativo, como también es el propósito de muchas instituciones de Educación Superior. Para la construcción de estas pruebas el ICFES realizó convocatorias a nivel nacional en la que se invitó a las Instituciones de Educación Superior Públicas o privadas, a asociaciones de Facultades y a agrupaciones de profesionales, para la presentación de proyectos dirigidos al estudio e interpretación de los resultados de las pruebas ECAES de los años 2003 y 2004 en atención a metas de gobierno para este mismo año. La Universidad Francisco de Paula Santander de la ciudad de Cúcuta en Norte de Santander, presentó la propuesta de la construcción de un Modelo Estadístico-Matemático para la interpretación de los resultados de las pruebas ECAES presentadas en los años 2003 y 2004 en las IES del Nororiente Colombiano del cual fue aprobado por el ICFES, formando parte como grupo co-investigador en este importante proceso. Las IES del Nororiente Colombiano, departamentos de Santander, Norte de Santander y Arauca que presentaron ECAES en los años 2003 y 2004, exceptuando aquellas que ofrecen programas en la región mediante convenio de extensión son: • 17 Instituciones en Santander • 06 Instituciones en Norte de Santander • 01 Institución en Arauca

El 1 de noviembre de 2003 se aplicaron ECAES a 27 distintos programas de pregrado, en 41 ciudades del país, aun total de 58974 persona, entre estudiantes de último semestres de carrera y egresados. Para el año 2004 la evaluación ECAES se extendió a 43 programas de

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pregrado, sumándose a la lista de evaluados en el 2003, 8 programas del área de Ciencias de la Educación, Administración, Contaduría, Comunicación, Bacteriología, Trabajo Social, Zootecnia, Medicina Veterinaria, Medicina Veterinaria Zootecnia. El total de estudiantes de último año evaluado del pasado 27 de noviembre ascendió a 82878 y hubo además 2654 egresados que voluntariamente decidieron presentar las pruebas alcanzándose un total de 85532 personas evaluadas de todas las universidades privadas y públicas del país.

Este proyecto inició con la elaboración de encuestas dirigidas a los Decanos de Facultad y Directores de Plan de estudios de las IES del Nororiente Colombiano que han presentado ECAES en los años 2003 y 2004 con la finalidad de identificar las principales necesidades institucionales a cerca de la interpretación de estos resultados. En la ciudad de Bucaramanga, Cúcuta y Arauca se elaborarán Talleres con el fin de lograr mayor cobertura y facilitar la participación de los representantes de las Instituciones de Educación Superior, convocando a vicerrectores, directores de programa y comités asesores de las Instituciones de Educación Superior de Santander, para facilitar la participación de los actores del proceso de análisis de resultados en las IES de Norte de Santander y Arauca.

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3. DISEÑO METODOLÓGICO El proyecto de investigación está conformado por dos etapas, en la primera etapa se desarrolló un diagnóstico el cual se limita desde el punto de vista temático a identificar y describir las acciones, estrategias y métodos de análisis de los Exámenes de Calidad de la Educación Superior que vienen desarrollando las Instituciones de Educación Superior del Nororiente Colombiano. En consecuencia, la investigación realizada es de tipo exploratorio – descriptiva. Por su carácter descriptivo, trata de obtener información acerca del estado actual de los fenómenos. En el caso concreto de esta parte de la investigación, se buscó obtener información acerca del proceso y forma como las IES del Nororiente Colombiano están realizando el análisis de los resultados provenientes de los ECAES. La segunda es la construcción del modelo ESTADÍSTICO-MATEMÁTICO utilizando la base de datos de los resultados de las pruebas ECAES en los años 2003 y 2004 suministrada por el ICFES para la interpretación y análisis de los resultados como instrumento de medición. 3.1 DIAGNOSTICO DEL PROCESO DE ANALISIS DE RESULTADOS REALIZADO POR LAS IES DEL NORORIENTE COLOMBIANO Esta primera etapa hace referencia a un diagnóstico orientado a identificar y describir las acciones, estrategias y métodos de análisis de los Exámenes de Educación Superior ECAES, que vienen desarrollando las Instituciones de Educación Superior del Oriente Colombiano. Debido a la necesidad de indagar sobre la percepción y la lectura que las IES habían hecho de los ECAES para sus instituciones y el posterior uso de los resultados aportados por el examen en cada programa. Para tal fin se aplicó una encuesta de tipo exploratoria-descriptiva, con preguntas cerradas y abiertas, y dos talleres que se realizaron en la ciudad de Bucaramanga y Cúcuta, en donde se pretendía generar espacios de socialización y reflexión que permitieran retroalimentar los procesos de evaluación seguidos por las IES. (Vase Anexo B).

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3.1.1 Descripción de la población. La población objeto de estudio está constituida por los directores de los programas académicos de las IES del Oriente Colombiano que han presentado ECAES en los años 2003 y 2004, exceptuando aquellas que ofrecen programas en la región mediante convenio de extensión. También hacen parte de la población, las autoridades académicas de estas instituciones, representados en su vicerrector académico y comités curriculares.

La cantidad de instituciones evaluadas por municipios de las IES del Nororiente Colombiano en los departamentos de Santander, Norte de Santander y Arauca que presentaron ECAES en los años 2003 y 2004 se presentan en la tabla 1. Tabla 1. IES del Nororiente colombiano que presentaron pruebas ECAES en los años 2003 y 2004

DEPARTAMENTO MUNICIPIO No. DE INSTITUCIONES BARBOSA 1 BARRANCABERMEJA 2 BUCARAMANGA 10 MÁLAGA 1 SAN GIL 1 SOCORRO 1

SANTANDER

VELEZ 1

TOTAL INSTITUCIONES EN SANTANDER 17

CÚCUTA 4 OCAÑA 1

NORTE DE SANTANDER

PAMPLONA 1

TOTAL INSTITUCIONES DE NORTE DE SANTANDER 6

ARAUCA ARAUCA 1

TOTAL INSTITUCIONES DE ARAUCA 1

Se encuestaron vicerrectores, directores de programa y comités asesores de las Instituciones de Educación Superior de las IES del Nororiente Colombiano, listados en las tablas 2, 3 y 4.

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Tabla 2. Población encuestada en Santander

DEPARTAMENTO DE SANTANDER

INSTITUCIONES DE EDUCACIÓN SUPERIOR No. DE

PROGRAMAS QUE

PRESENTARON ECAES

No. DE PROGRAMAS

QUE CONTESTARON

ENCUESTA

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL 6 6 INSTITUTO UNIVERSITARIO DE LA PAZ 2 3 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA 9 9 UNIVERSIDAD DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO 3 1 ESCUELA DE TECNOLOGÍA DEL ORIENTE 1 1 UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER 18 16 UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO 2 2 UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA 13 8 UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA 7 7 UNIVERSIDAD SANTO TOMÁS 8 7 UNIVERSIDAD MANUELA BELTRAN 1 1 UNIVERSITARIA DE SANTANDER 14 9 UNIVERSIDAD LIBRE 5 0 TOTAL 89 70

Tabla 3. Población encuestada en Norte de Santander

DEPARTAMENTO NORTE DE SANTANDER

INSTITUCIONES DE EDUCACIÓN SUPERIOR No. DE

PROGRAMAS QUE

PRESENTARON ECAES

No. DE PROGRAMAS

QUE CONTESTARON

ENCUESTA

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR 2 2 UNIVERSIDAD LIBRE 4 3 UNIVERSITARIA DE SANTANDER 6 6 UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER 16 12 UNIVERSIDAD DE PAMPLONA 10 0 UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO 4 0 TOTAL 42 23

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Tabla 4. Población encuestada en Arauca

DEPARTAMENTO ARAUCA

INSTITUCIONES DE EDUCACIÓN SUPERIOR No. DE

PROGRAMAS QUE

PRESENTARON ECAES

No. DE PROGRAMAS

QUE CONTESTARON

ENCUESTA

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA 2 0 TOTAL 2 0

3.1.2 Cobertura. El censo realizado a los directores de programa de las IES del Nororiente Colombiano, tuvo una cobertura del total de la población objeto de estudio. Sin embargo, los resultados se ven afectados por la no respuesta, al encontrarse directores de programa que, pese a que se contactaron en varias ocasiones, no diligenciaron el formato de la encuesta. El caso más relevante lo constituye la Universidad de Pamplona, que siendo una universidad estatal, con un buen número de programas cuyos estudiantes han presentado ECAES, no se hizo presente en el taller ni atendió el llamado para contestar las encuestas Bajo estas circunstancias, la cobertura real del estudio realizado mediante encuestas, por departamentos, fue la siguiente Tabla 5. Porcentaje de encuestas contestadas en cada departamento

DEPARTAMENTO % DE ENCUESTAS CONTESTADAS ARAUCA 0% NORTE DE SANTANDER 54,8% SANTANDER 78,6% GLOBAL 69,9%

3.1.3 Tópicos de análisis. Para diagnosticar la forma como las IES del Nororiente Colombiano han realizado el análisis de los resultados de los ECAES se consideraron los siguientes tópicos: • Actividades previas a los ECAES desarrolladas por las IES

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• Proceso de análisis de los resultados de los EACES en las IES del Nororiente Colombiano.

• Utilidad de los resultados de los ECAES en las IES del Nororiente Colombiano. 3.1.4 Métodos de recolección de la información. Los métodos para la recolección de la información son encuestas y talleres. Encuestas. Según su esfera de acción, se clasifica como un censo. La encuesta como método de recolección de información directa, se aplicó a todos los directores de programas de las IES del Nororiente Colombiano cuyos estudiantes presentaron ECAES en los años 2003 y 2004. Según el objeto de estudio se clasifica como censo de objetos tangibles, puesto que se buscó información acerca de unos aspectos o tópicos concretos, los cuales se pueden observar directamente y no requieren inferirse a partir de mediciones indirectas. Según el tipo de preguntas del cuestionario, la encuesta se desarrolló con preguntas cerradas y abiertas, buscando con estas últimas encontrar opiniones y descripciones de procesos. Para lograr mejores resultados se llevaron a cabo las siguientes etapas: • Prueba piloto. Criterios para la selección del Establecimiento Educador para la prueba

piloto de la encuesta. Se seleccionó la Universidad Francisco de Paula Santander, teniendo en cuenta:

• Es un establecimiento de educación superior de la región • Es la Institución responsable del proyecto de investigación

• En su estructura académico-administrativa existen los directores de departamento con funciones de administración de docentes y coordinación de actividades complementarias a los programas de formación profesional y los directores de

47

programa quienes son los directos responsables de la administración del programa académico y coordinadores de sus comités curriculares respectivos.

• La población objeto de estudio está conformada por los directores de programa y los vicerrectores académicos, de tal forma que al realizar la prueba piloto con los directores de departamento no se contamina a la población.

• Hay interés manifiesto de la comunidad académica de la UFPS de participar y apoyar el proyecto investigativo.

• Descripción del procedimiento. Por razones de organización del proyecto, el

vicerrector académico convocó a los directores de departamento de la UFPS para socializar, con el equipo de investigación, el proyecto y a su vez informarles que habían sido seleccionados como población objetivo para la prueba piloto.

Se resalta la participación, el compromiso y se hace énfasis en que no se subjetivizarán o individualizarán los resultados

• Análisis de resultados. Una vez aplicada la prueba y escuchado los comentarios realizados por los participantes, se realizaron los ajustes pertinentes. El ordenamiento e interpretación se hace a partir de los tres tópicos a evaluar y se incluyeron preguntas abiertas que permitieran explorar más a fondo el tipo de análisis de resultados y usos de los ECAES.

Talleres. Con el fin de lograr mayor cobertura y facilitar la participación de los representantes de las Instituciones de Educación Superior, se optó por desarrollar dos talleres, uno en la ciudad de Bucaramanga, convocando a vicerrectores, directores de programa y comités asesores de las Instituciones de Educación Superior de Santander, con una réplica en la ciudad de Cúcuta que facilitó la participación de los actores del proceso de análisis de resultados en las IES de Norte de Santander y Arauca. Los propósitos de estos talleres – seminarios permitieron en primera instancia socializar los resultados de la caracterización y el análisis de los ECAES en las IES de Santander, Norte de Santander y Arauca, al tiempo que abrieron espacios para la reflexión, retroalimentación y validación de los procesos de evaluación seguidos por las IES

48

Su realización contempló la presentación magistral de procesos seguidos por las instituciones para análisis de resultados de los ECAES, discusiones en plenarias, análisis de casos y evaluación de resultados Esta estrategia, además de permitir la recolección de la información, generó espacios para la presentación del proyecto de investigación y consolidación de los compromisos adquiridos por las IES, además de despertar el interés por realizar investigaciones en torno a estos tópicos, con la posible conformación de grupos de trabajo regionales. La metodología empleada para la realización de estas jornadas se realizó en tres tiempos: en la primera parte del seminario-taller se hizo una socialización de la CARACTERIZACIÓN DE LOS ECAES CON LAS IES DE SANTANDER Y NORTE DE SANTANDER. En la segunda parte de la sesión se dio espacio para que las Instituciones de Educación Superior intervinieran con la presentación del análisis de los resultados de los ECAES. Se les informó previamente a las IES que tendrían la oportunidad de hacer su presentación, por lo que debían informar previamente de las herramientas necesarias a utilizar para tal fin. También se le dio la oportunidad a algunas instituciones de hacer su presentación de manera verbal. En el tercer tiempo se dio espacio para que los participantes plantearan conclusiones del seminario taller. OBJETIVOS • Socializar la CARACTERIZACION DE LOS ECAES EN LAS IES DE

SANTANDER, NORTE DE SANTANDER Y ARAUCA. • Retroalimentar la caracterización realizada por el grupo de investigación, por parte de

los responsables de los programas académicos de las IES del Nororiente Colombiano. • Recopilar información sobre el proceso de análisis de los ECAES que las IES del

Nororiente Colombiano han desarrollado durante estos dos últimos años.

49

• Afianzar las alianzas estratégicas entre las IES de Santander, Norte de Santander y la Universidad Francisco de Paula Santander.

IES PARTICIPANTES Departamento de Santander. Evento realizado en la Universidad Industrial de Santander de la ciudad de Bucaramanga el 9 de noviembre de 2005. • Universidad Industrial de Santander • Universidad Santo Tomás • Universidad Autónoma de Bucaramanga • Universitaria de Santander • Universidad Antonio Nariño • Universidad Manuela Beltrán • Universidad de Investigación y Desarrollo. • Universidad Cooperativa de Colombia. • Universidad Pontificia Bolivariana • UNIPAZ • Universidad de San Gil • Escuela Tecnológica del Oriente

Departamento Norte de Santander. Evento realizado el 17 de noviembre de 2005 en la Universidad Francisco de Paula Santander de Cúcuta. • Corporación Universitaria de Santander • Universidad Antonio Nariño

50

• Universidad Simón Bolívar • Universidad Francisco de Paula Santander. 3.1.5 Trabajo de campo. Los datos se recolectaron directamente de la realidad, por lo tanto, toda la información es primaria; su valor radica en que permitió conocer desde los directores de programa, la forma como se están analizando y utilizando los resultados de los ECAES en cada una de las IES del Nororiente Colombiano Para la aplicación del instrumento se siguieron las siguientes etapas: • Se estableció contacto con el vicerrector académico de cada Institución • En vicerrector académico de la UFPS socializó, en cada institución, el proyecto, sus

objetivos y compromisos para la realización del trabajo de campo. • Se presentó solicitud de colaboración de directores de programa de las instituciones

para el diligenciamiento de la encuesta. • La encuesta fue enviada a cada director de programa. • Una vez diligenciada un delegado del grupo de investigación la recoge. • Obtenida la información de las encuestas, se procedió a la tabulación y análisis de

resultados.

Por otra parte, información valiosa para el proceso investigativo fue recolectada a partir de las ponencias que realizaron los vicerrectores académicos y autoridades académicas de las diferentes universidades en el marco del desarrollo de los talleres. Para cada taller, se cursó invitación a cada una de las IES del Nororiente Colombiano, complementándola con motivación personal a través de contacto telefónico. La respuesta fue positiva, pues se logró gran participación, tanto en el taller realizado en Bucaramanga

51

para las IES de Santander, como en el de Cúcuta para las IES de Norte de Santander y Arauca. 3.2 CONSTRUCCIÓN DEL MODELO ESTADÍSTICO-MATEMÁTICO PARA LA INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LAS PRUEBAS ECAES EN LAS IES DEL NORORIENTE COLOMBIANO EVALUADOS EN LOS AÑOS 2003 Y 2004. El grupo de investigación luego de analizar variables, resultados de las pruebas y opiniones de directores de programa de las IES del Nororiente Colombiano, seleccionó procesos estadísticos descriptivos que permitan la presentación e interpretación de los resultados en forma tal que respondan a las expectativas planteadas por los directores de programa de la región. Teniendo en cuenta que el modelo estadístico-matemático se convierte en un instrumento para que las IES tomen decisiones de gestión oportunas y pertinentes en busca de su mejoramiento, se toma como referente el Modelo CIPP de Stufflebeam, el cual asume la evaluación como el proceso de identificar, obtener y proporcionar información útil y descriptiva acerca del valor y el mérito de las metas, la planificación, la realización y el impacto de un objeto de estudio determinado, con el fin de servir de guía para la toma de decisiones, solucionar problemas y promover la comprensión de los fenómenos aplicados (Correa y Restrepo, 2000)6. Este modelo tiene como propósito proporcionar información útil a una organización o institución educativa, para tomar decisiones con respecto a un programa, ya sea a nivel de planeación, o a nivel de resultados. El modelo propuesto por Stufflebeam aborda fundamentalmente cuatro etapas como lo muestra el siguiente diagrama:

6 CORREA, S. y RESTREPO B. Investigación Evaluativa. Bogota: ICFES, 2000. p. 174

52

Diagrama 3. Estructura del Modelo CIPP

Con qué se cuenta?

INSUMOS

Qué se espera?

PROCESOS

Cómo se transforma?

PRODUCTO

Modelo Estadístico-Matemático

CONTEXTO

CONTEXTO

3.2.1 Descripción del Modelo. Para la presentación y análisis de los resultados de los ECAES de los estudiantes de las diferentes Instituciones de Educación Superior del Nororiente Colombiano, se asumió los siguientes elementos metodológicos, los cuales se sustentan en lo planteado en el Modelo CIPP de Stufflebeam: Contexto. Teniendo en cuenta que un sistema está siempre relacionado con un contexto que influye y es influido por el mismo sistema, el contexto que engloba el modelo está conformado por las 24 instituciones de Educación Superior, ubicadas geográficamente en el nororiente Colombiano. Cada Institución con sus programas académicos, su cultura institucional y con un referente propio para analizar los resultados de los ECAES 2003-2004. Insumos. Se asumen los insumos del modelo como la fuerza necesaria e indispensable para su construcción. Los insumos utilizados en la elaboración del modelo son:

• Caracterización de los Exámenes de Educación Superior.

• Resultados de las Encuestas y Entrevistas aplicadas a Directores de Programa y Vicerrectores de las IES del Nororiente Colombiano.

53

• Información brindada por las IES sobre las experiencias y actividades institucionales para evaluar los resultados de los ECAES.

• Reporte de los resultados ECAES 2003-2004 entregados por el ICFES al grupo de investigación.

• Base de datos suministrada por el ICFES en formato ACCES. Procesos. Estos permiten identificar cómo se efectúa la transformación; siendo diseñados por los investigadores, asumiendo técnicas y procesos específicos del área de la estadística. Los procesos desarrollados fueron los siguientes: • Selección de las variables objeto de estudio. • Transformar las bases de datos. Adecuación de las bases de datos suministradas por

el ICFES, las cuales permiten filtrar la información en las siguientes variables:

• Código registro del estudiante • Código y nombre de cada institución

• Código y nombre del municipio

• Código y nombre del programa

• Código y nombre del componente o área según el año

• Puntaje general del examen

• Puntaje por componente – área y sub-áreas

• Niveles de desempeño

• Clasificación en rango según número de estudiantes

54

• Selección de procedimientos estadísticos que guarden correspondencia con las variables analizadas, los intereses y expectativas de los directores de programa y directivos de las IES del Nororiente Colombiano.

• Aplicación de los procedimientos estadísticos seleccionados, elaboración de pruebas

con las diferentes variables. • Depuración de los procedimientos estadísticos utilizados en busca de eliminar

duplicidad de los procedimientos para obtener el mismo fin. • Elaboración de la síntesis conceptual de cada uno de los procedimientos utilizados

como soporte teórico del modelo estadístico. • Definición de los parámetros requeridos para la interpretación de los resultados que

brinda el modelo. • Aplicación de la prueba piloto: se presentó el modelo estadístico matemático a algunos

directores de programa de la Universidad Francisco de Paula Santander para recibir retroalimentación del mismo.

• Ajustes finales realizados en la construcción del modelo a partir de la retroalimentación

realizada por los directores de programas académicos. Producto. El resultado obtenido de realizar diferentes ensayos para procesar y transformar los insumos descritos es el “MODELO ESTADÍSTICO MATEMÁTICO PARA LA PRESENTACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS ECAES EN LAS IES DEL NORORIENTE COLOMBIANO”. Este modelo a nivel general contiene: • Presentación de los procedimientos estadísticos que soportan el modelo: • Tablas de frecuencia y tablas de contingencia

55

• Análisis descriptivo-gráfico:

• Histogramas

• Cajas

• Cuadrantes

• Distribución normal

• Dispersión

• Análisis de correlación • Análisis de variabilidad

• Análisis de correspondencias

• El modelo incluye una formulación teórica accesible a los diferentes usuarios sobre los procedimientos estadísticos utilizados.

• Aplicación directa del modelo en los resultados de los ECAES, para lo cual se

seleccionaron los puntajes ECAES en el programa de Ingeniería de Sistemas, teniendo en cuenta que es un programa típico en las IES del Nororiente Colombiano.

• Teniendo en cuenta que este modelo va a ser utilizado por profesionales de diferentes

disciplinas (con y sin formación estadística o matemática), se incluyen en él, ejemplos de cómo interpretar los resultados obtenidos.

En los diagramas de flujo que se presentan a continuación, se pueden visualizar aspectos generales del proceso descrito anteriormente. (Véase Diagramas 4, 5 y 6).

56

Diagrama 4. Metodología global en la construcción del modelo ENTRADAS

Resultados de las encuestas y entrevistas aplicada a:

Directores de programa. Decanos y Vicerrectores.

Talleres de socialización y recolección de experiencias de

actividades y estrategias

Reporte de los resultados de los ECAES

suministrados por el ICFES.

Bases de datos en Acces con los resultados de las

pruebas ECAES suministrados por el ICFES

Selección de procedimientos estadísticos para ajuste del

modelo.

Principios y características del

modelo

Adecuación de las bases de datos (puesta a punto)

Aplicación de procedimientos estadísticos y presentación de

resultados.

Parámetros para la interpretación de los resultados estadísticos.

MODELO MATEMÁTICO ESTADÍSTICO

2

1

57

Diagrama 5. Procedimientos estadísticos utilizados en el modelo

Selección de procedimientos estadísticos para ajuste del modelo.

ü Tablas: • De frecuencias • De contingencia • De indicadores

ü Diagramas: • Barras • Histogramas • De caja • De dispersión • De localización • De variabilidad • De ajuste

ü Análisis: • De correlación • De variabilidad • De correspondencia • De localización

1

58

Diagrama 6. Variables utilizadas en las bases de datos filtrados

Adecuación de las bases de datos (puesta a punto).

• IES del Nororiente Colombiano:

ü Código registro del estudiante. ü Código y nombre de cada institución. ü Código y nombre del municipio. ü Código y nombre del programa. ü Código y nombre del componente o área según el año. ü Puntaje general del examen. ü Puntaje por componente – área y sub-áreas. ü Niveles de desempeño. ü Clasificación en rango según número de estudiantes.

2

59

3.2.2 Descripción de la población. La población objeto de estudio está constituida por los estudiantes de los diferentes programas académicos de las IES del Nororiente Colombiano que presentaron pruebas ECAES en los años 2003 y 2004 (véase Tabla 6 y 7), exceptuando aquellas que ofrecen programas en la región mediante convenio de extensión. También hacen parte de la población, las autoridades académicas de estas instituciones, representados en su vicerrector académico y comités curriculares. Tabla 6. Número de estudiantes por institución evaluada en el año 2.003 Nº INSTITUCIONES 2.003 Nº EST.

1 CORPORACION UNIVERSITARIA DE SANTANDER 71

2 CORPORACION UNIVERSITARIA DE CIENCIA Y DESARROLLO 7

3 FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL - UNISANGIL – 55

4 UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO 12

5 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB- 65

6 UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA 218

7 UNIVERSIDAD DISTRITAL "FRANCISCO JOSE DE CALDAS" 03

8 UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SATANDER 186

9 UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER 216

Tabla 7. Número de estudiantes por institución evaluada en el año 2.004

Nº INSTITUCIONES 2.004 Nº EST.

1 CORPORACION EDUCATIVA MAYOR DEL DESARROLLO SIMON BOLIVAR 30

2 CORPORACION UNIVERSITARIA DE SANTANDER 49

3 CORPORACION UNIVERSITARIA DE CIENCIA Y DESARROLLO 11

4 FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL - UNISANGIL - 28

5 FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL - VELEZ - 18

6 UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BUCARAMANGA -UNAB- 56

7 UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA EN BU/MANGA 157

8 UNIVERSIDAD DE PAMPLONA 4

9 UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER 125

10 UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER 130

60

4. PRESENTACION Y ANALISIS INTERPRETATIVO DE LOS RESULTADOS 4.1 LA ENCUESTA Fue necesario interpretar en forma individual cada una de las preguntas realizadas en la encuesta para identificar las necesidades de las IES del Nororiente Colombiano: Actividades previas por las instituciones a la realización de los ECAES. • Participación Activa en las Convocatorias que a nivel nacional se han realizado para la

construcción de preguntas. Tabla 8. Participación en las convocatorias a nivel nacional para la construcción de preguntas

Departamento % de programas Norte de Santander 35% Santander 66% Global 58%

Gráfico 1. Participación en las convocatorias a nivel nacional para la construcción de preguntas

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

%

de

p

ro

gr

am

as

NORTE DE SDER SANTANDER GLOBAL

Departamento

Participación en las convocatorias a nivel nacional para la construcción de preguntas

61

El 66% de los programas de las IES de Santander y el 35% de los de las IES de Norte da Santander han participado en las convocatorias que a nivel nacional se realizan para la elaboración de preguntas para los ECAES. • Realización de jornadas de preparación y actualización para los estudiantes, previas al

examen.

Tabla 9. Realización de jornadas de preparación y actualización para los estudiantes, previas al examen

Tipo de jornada Norte de Sder.

Santander Global

Información sobre los ECAES 83% 86% 85% Cursos de nivelación 57% 69% 65% Simulacros de pruebas tipo ECAES 66% 70% 70% Talleres de actualización y cursos de profundización en diferentes áreas

57% 19% 28%

Conversatorios de profundización en diferentes áreas

9% 19% 16%

Gráfico 2. Realización de jornadas de preparación y actualización para los estudiantes, previas al examen

Realización de jornadas de preparación y actualización para los estudiantes, previas al examen

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Información sobre los ECAES

Cursos de nivelación

Simulacros de pruebas tipo ECAES

Talleres y cursos de profundización

Conversatorios de profundización

% de programas

Norte de Sder Santander Global

62

Siguiendo un proceso de preparación para la presentación de las pruebas ECAES, las IES desarrollan jornadas de información y actividades como cursos, simulacros, talleres y conversatorios de actualización o profundización.

Casi la totalidad (un 85%) de los directores de programa manifiestan que realizan jornadas de información sobre los ECAES; también en gran proporción realizan simulacros de las pruebas ECAES y ofrecen cursos de nivelación y profundización sobre diferentes áreas a sus estudiantes.

• Actividad previa a la presentación de las pruebas: Actualización de profesores Tabla 10. Actividades de Actualización de Profesores

Tipo de Actividad Norte de Sder.

Santander Global

Capacitación a través de cursos, seminarios, conversatorios y talleres

35% 0% 9%

Formación y capacitación en la elaboración del material para el diseño de pruebas

65% 69% 68%

Formación en evaluación de competencias 30% 0% 8% Socialización resultados y búsqueda de debilidades temáticas

65% 70% 69%

Conversatorios de profundización en diferentes áreas

4% 19% 15%

Gráfico 3. Actividades de actualización de profesores

Actividades de Actualización de profesores

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

Capacitación a través decursos

Capacitación en laelaboración del material

para pruebas

Formación en evaluaciónde competencias

Socialización resultados

Conversatorios deprofundización

% de Programas

Norte de Sder. Santander Global

63

Las IES del Nororiente colombiano enfatizan en la formación y capacitación de docentes en la elaboración de material para el diseño de pruebas, como actividad previa a la presentación de los ECAES; también socializan los resultados en busca de debilidades temáticas.

En el Norte de Santander realizan además capacitación de docentes a través de cursos y seminarios junto con formación en evaluación de competencias. En general, las IES interpretan la capacitación y actualización del maestro de pregrado como elemento esencial dentro de la preparación de sus estudiantes previos a presentar la prueba. • Sensibilizar a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los resultados de las

pruebas ECAES en su futuro profesional.

Tabla 11. Sensibilización a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los resultados de las pruebas ECAES en su futuro profesional como actividad previa a la presentación de la prueba

Departamento % de programas Norte de Santander 61% Santander 80% Global 75%

64

Gráfico 4. Sensibilización a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los resultados de las pruebas ECAES en su futuro profesional como actividad previa a la presentación de la prueba

61%

80%75%

0%

20%

40%

60%

80%

% d

e p

rog

ram

as

Norte de Santander Santander Global

Sensibilización a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los resultados de las pruebas ECAES en su futuro

profesional como actividad previa a la presentación de la prueba

Puede resaltarse que el departamento de Santander, tuvo mayor participación en las actividades referentes a la sensibilización sobre las pruebas ECAES que los directores de los programas académicos de las IES del Nororiente colombiano manifestaron realizar, en adición a las descritas en los numerales anteriores: • Los docentes se capacitan con el fin de incorporar dentro de las evaluaciones

académicas preguntas tipo ECAES en su futuro profesional. • En los exámenes preparatorios se han incorporado preguntas para evaluar

competencias. • Análisis correlacional ICFES - Promedio de carrera - resultados ECAES en su futuro

profesional. • Diseño de evaluaciones formativas tipo ECAES en diferentes asignaturas.

65

• Reconocimiento al mejor ECAES como estímulo al finalizar carrera. • Construcción y revisión de preguntas para evaluación de ECAES por competencias. • Informar a los estudiantes que el mejor de los ECAES, se exonera de pago de

matricula, próximo semestre. • Promover la revisión de las áreas en las cuales hay mas del 30% de estudiantes con

desempeño bajo.

Programas que han realizado análisis de los ECAES. Véase a Continuación los programas que se han realizado análisis de ECAES: Tabla 12. Programas que han realizado análisis de los ECAES

Departamento % de programas Norte de Santander 69% Santander 97% Global 90%

Gráfico 5. Programas que han realizado análisis de los ECAES

0%

20%

40%

60%

80%

100%

% d

e p

rog

ram

as

Norte de Santander Santander Global

Programas que han realizado análisis de los ECAES

66

El 69% de los programas de las IES de Norte de Santander y el 97% de las de Santander manifiestan que han realizado análisis de los resultados de los ECAES al interior de su programa. Aun cuando no se evidencia una estructura para un análisis a profundidad en la mayoría de los casos, las respuestas se pueden clasificar en cuatro grupos: análisis en grupos de trabajo, análisis según la estructura presentada por el ICFES, comparación de resultados con otras instituciones y las que manifiestan realizar propuestas de mejoramiento. En la siguiente tabla se clasifican los programas según el tipo de análisis que manifestaron estar realizando, desagregando a su vez por respuestas afines. Los grupos pueden estar traslapados por cuanto hay programas que realizan varias de las actividades descritas. Tabla 13. Programas que han realizado análisis de los ECAES

Tipo de Actividad Norte de Sder.

Santander Total

Análisis en grupos de trabajo 16 49 65 En Comités 3 4 7 Coordinadores de Módulo 2 2 4 Por escuelas 5 5 Interno 11 38 49

Análisis según la estructura presentada por el ICFES

11 29 40

Por áreas 9 19 28 Por componentes 1 7 8 Revisión general del material 1 1 2 Modelo de evaluación 2 2

Comparación de resultados con otras instituciones

6 21 27

Con otras universidades 4 14 18 Promedio dentro del total 2 2 4 Inferiores a la media nacional 5 5

Propuestas de mejoramiento 3 8 11

Opinión sobre la información presentada por el ICFES con respecto a si es suficiente para realizar los análisis. Se describe a continuación con las siguientes preguntas:

67

Tabla 14. ¿Considera que la información suministrada por el ICFES es suficiente para realizar el análisis?

¿La información es suficiente para el análisis?

Norte de Sder.

Santander Global

SI 48% 47% 47% NO 44% 47% 46% No responde 8% 6% 7%

Gráfico 6. ¿Considera que la información suministrada por el ICFES es suficiente para realizar el análisis?

¿Considera que la información suministrada por el ICFES es

suficiente para realizar el análisis?

0% 10% 20% 30% 40% 50%

Norte de Sder.

Santander

Global

% de programas

SI NO No responde

La opinión sobre si la información suministrada por el ICFES es suficiente o no para realizar el análisis de los resultados de los ECAES se encuentra muy dividida, tanto en Santander como en Norte de Santander, aproximadamente la mitad considera que es suficiente. La mayoría de los programas que contestaron afirmativamente, no especifican las razones por las cuales la consideran suficiente; sin embargo, algunos de ellos sugieren que se debería conocer el puntaje máximo posible a obtener en cada componente, conocer los resultados históricos en forma oportuna y más completa, mostrar los resultados por

68

institución según el programa, poder observar la clasificación de los resultados de las áreas sin importar el rango de estudiantes e incluir variables de distinción entre universidades publicas y privadas y realizar una oportuna socialización sobre las variaciones en las escalas de medición y la presentación de los resultados; afirmaciones que traslucen un desconocimiento de la forma como el ICFES presenta los resultados. Los directores de programa que consideran insuficiente la información proporcionada por el ICFES para realizar los análisis, aducen que la información no muestra resultados por competencias ni por subcomponentes, no hay retroalimentación del ICFES, se debe profundizar en la metodología y el modelo estadístico no es claro.

¿Quiénes participan en el proceso de anális is de los resultados?. (Véase Tabla 15) Tabla 15. ¿Quiénes participan en el proceso de análisis de los resultados de los ECAES?

Estamentos Norte de Sder.

Santander Global

Directivos 74% 79% 77% Docentes 87% 94% 92% Estudiantes 48% 66% 61% Egresados 13% 11% 12% Administrativos 4% 19% 15% Sector Productivo 0% 1% 1%

69

Gráfico 7. ¿Quiénes participan en el proceso de análisis de los resultados de los ECAES?

¿Quiénes participan en el proceso de análisis de los resultados de los ECAES?

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Directivos

Docentes

Estudiantes

Egresados

Administrativos

Sector Productivo

% de programas

Norte de Sder. Santander Global

En el proceso de análisis de los resultados de los ECAES en las IES del Nororiente colombiano, los estamentos que más participan, en su orden son los docentes, directivos y estudiantes. Casi la totalidad de los directores de programa opinaron que los docentes participan en el análisis de los resultados, alrededor del 80% manifiesta que los directivos hacen parte del proceso y cerca del 60% vincula a los estudiantes. En muy pocos casos se trabaja con administrativos, egresados o sector productivo para el análisis de los resultados. Para qué les ha servido a los directores de programa, los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas ECAES. Las diferentes opiniones expresadas por los directores de programa se clasificaron en tres grupos no necesariamente excluyentes: Diseño de planes y acciones pedagógicas y metodológicas, evaluación de programas y construcción de indicadores.

70

Tabla 16. ¿Para qué les ha, servido a los directores de programa, los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas ECAES?

Usos del análisis de los resultados Norte de Sder.

Santander Global

Pedagógico-metodológicas 57% 53% 54% Evaluación de programas 57% 90% 82% Construcción de indicadores 0% 29% 22%

Gráfico 8. ¿Para qué les ha, servido a los directores de programa, los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas ECAES?

¿Para qué les ha, servido a los directores de programa, los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas

ECAES?

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Pedagógico-metodológicas

Evaluación deprogramas

Construcción deindicadores

% de programas

Norte de Sder. Santander Global

El 54% de los programas de las IES del Nororiente Colombiano ha utilizado los resultados del análisis de los ECAES para desarrollar estrategias pedagógicas y metodológicas al interior del programa, el 82% los usa para evaluar sus programas y solamente el 22% ha construido indicadores.

71

En la siguiente tabla se desglosa cada uno de los grupos conformados, de acuerdo a las actividades específicas que realiza el programa a partir del análisis de los resultados de los ECAES Tabla 17. Actividades específicas que los directores de programa realizan

¿Para qué les ha servido a los directores de programa, los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas ECAES?

Usos del análisis de los resultados Norte de Sder.

Santander Total

Pedagógico-metodológicas 13 37 50 Implementación metodológica 0 6 6 Docentes 1 8 9 Fortalecer las áreas 8 8 16 Generar planes de mejoramiento 3 7 10 Cursos de nivelación pre-ecaes 1 3 4 Concientizar al estudiante sobre manejo de competencias

0 3 3

Otras 0 2 2

Evaluación de programas 13 63 76 Comparación de programas entre universidades

2 4 6

Identificación de debilidades y fortalezas

6 22 28

Autoevaluación del programa 5 35 40 Ajustes al diseño curricular 0 2 2

Construcción de indicadores 0 20 20 Revisión de competencias 0 5 5 Nivel académico de los estudiantes 0 8 8 Medición de la formación 0 3 3 Identificación de fortalezas y debilidades

0 3 3

Benck Markin con otras instituciones 0 1 1

Acciones que ha tomado el programa con base en los resultados de los ECAES. Se describe a continuación: • Planes de Mejoramiento Curricular

72

Tabla 18. Acciones que ha tomado el programa con base en los resultados de los ECAES

Planes de mejoramiento curricular Norte de Sder.

Santander Global

Ajuste curricular de los programas académicos

70% 61% 63%

Estrategias pedagógicas 30% 40% 34% Diseñar y realizar pruebas tipo ECAES 70% 81% 78%

Gráfico 9. Acciones a partir de los resultados ECAES

Acciones a partir de los resultados ECAES: Planes de Mejoramiento Curricular

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

Ajuste curricular delos programasacadémicos

Estrategiaspedagógicas

Diseñar y realizarpruebas tipo ECAES

% de programas

Norte de Sder. Santander Global

El diseño de pruebas en las asignaturas que correspondan a los modelos utilizados en los ECAES es el plan de mejoramiento curricular que realiza el 78% de los programas académicos. El 63% manifiesta haber realizado ajustes curriculares a los programas académicos y menos de la mitad de los programas del oriente colombiano han adoptado estrategias pedagógicas como plan de mejoramiento curricular.

73

• Estímulo a Estudiantes sobresalientes a nivel nacional a través del reconocimiento de la institución.

Tabla 19. Estímulo a Estudiantes sobresalientes a nivel nacional a través del reconocimiento de la institución

Departamento % de programas Norte de Santander 26% Santander 51% Global 45%

Gráfico 10. Estímulo a Estudiantes sobresalientes a nivel nacional a través del reconocimiento de la institución

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

% d

e p

rog

ram

as

Norte deSantander

Santander Global

Estímulo a Estudiantes sobresalientes a nivel nacional a través del reconocimiento de la institución

El 45% de los programas académicos ofertados por las IES en la región oriental de Colombia, ofrecen estímulos a los estudiantes sobresalientes en las pruebas ECAES. Dentro de estos estímulos, además del reconocimiento institucional, algunas instituciones ofrecen la exoneración del pago de la matrícula en el siguiente semestre, la vinculación como docente de la institución una vez haya finalizado sus estudios, reconocimiento escrito en la hoja de vida, vinculación a semilleros de investigación y exoneración del pago de los derechos de grado.

74

Opinión de las IES sobre la forma cómo se presenta la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES. Se describe a Continuación: Tabla 20. La presentación de la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES

Norte de Sder.

Santander Global

Es clara 43% 53% 50% Facilita el análisis 35% 40% 39% Es completa 17% 21% 20% Es coherente 22% 30% 28% Es pertinente 26% 33% 31% Es asequible 52% 46% 47% Su publicación es oportuna 26% 34% 32%

Gráfico 11. Presentación de la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES

La presentación de la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES:

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

Es clara

Facilita el análisis

Es completa

Es coherente

Es pertinente

Es asequible

Su publicación es oportuna

% de programas

Norte de Sder. Santander Global

75

El cincuenta por ciento de los directores de programa de las IES del Nororiente Colombiano considera que la información de los resultados de los ECAES presentada por el ICFES es clara y accesible, cerca del 40% opina que facilita el análisis y que su publicación es oportuna y alrededor del 30% opina que es pertinente y coherente, muy pocos consideran que sea completa. Los directores de programa opinan sobre cómo debería ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis. Las diferentes opiniones expresadas por los directores de programa se clasificaron en cuatro grupos no necesariamente excluyentes: el primero lo constituyen quienes están solicitando información ya existente, lo cual puede entenderse como reflejo de que no han consultado a profundidad la información presentada actualmente, un segundo grupo lo constituyen aquellos que solicitan información más detallada y, finalmente, dos pequeños grupos que, en su orden, indican que la información es adecuada y que debe agilizarse la entrega.

Tabla 21. ¿Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis?

Opinión Norte de Sder.

Santander Global

Solicitan información existente 30% 49% 44% Solicitan información detallada 57% 41% 45% La información es adecuada 13% 6% 8% Agilizar la entrega 4% 4% 4%

76

Gráfico 12. ¿ Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis?

¿Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis?

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

Solicitan informaciónexistente

Solicitan informacióndetallada

La información esadecuada

Agilizar la entrega

% de programas

Norte de Sder. Santander Global

En la siguiente tabla se desagregan, en grupos no necesariamente excluyentes, las solicitudes manifestadas por los directores de programa de las IES del oriente colombiano con referencia a la forma cómo debería ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis

Tabla 22. ¿Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis?

Opinión Norte de Santander

Santander Total

Solicitan información existente 7 34 41 Programas 0 3 3 Áreas 3 10 13 Componentes 2 2 4 Instituciones 0 8 8 Individuales (por estudiantes) 0 1 1 Regional 1 5 6 Número de estudiantes (escala) 1 3 4 Pregunta 0 2 2

77

Continuación Tabla 22. ¿Cómo debe ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis?

Opinión Norte de Santander

Santander Total

Solicitan información detallada 13 29 42

Competencias 2 4 6 Fortalezas y debilidades 3 4 7 Estudiantes según desempeño 0 3 3 Comparaciones 3 7 10 Separar por programas y asign. 2 0 2 Implementar un modelo 0 11 11 Software para interpretación 1 0 1 Descriptiva (narrativa) 2 0 2

La información es adecuada 1 4 5 Agilizar la entrega 3 3 6

4.2 TALLERES

Según lo expresado por los directores y vicerrectores de las instituciones participantes, se pudo obtener la siguiente información: • Análisis de los resultados por programas: las instituciones asistentes de Santander y

Norte de Santander manifiestan que han hecho comparaciones de tipo estadístico descriptivo simple, con los resultados que entrega el ICFES a cada institución, lo que permite detectar áreas de bajo promedio y diseñar un plan de acción con estudiantes, profesores y directivos en cada uno de los programas que presentaron las pruebas ECAES.

• Análisis de evaluación por competencias en cada programa: una de las principales

actividades que las instituciones desean desarrollar es el del análisis por competencias y por áreas; pero el ICFES entrega mucha información suelta que no facilita el tratamiento estadístico; este trabajo se hace muy dispendiosos y es allí donde el ICFES puede colaborar para hacer más accesible esta información, más manipulable y se pudiesen hacer análisis estadístico que nos permitan efectuar inferencias más profundas.

78

• Interpretación de los resultados: algunas instituciones han tomado como base la interpretación de los resultados presentados, ofreciéndoles a los diferentes programas de la comunidad universitaria cuadrantes correspondientes según el promedio de los estudiantes y la desviación estándar obtenida en cada programa de una forma más interpretativa basado en cada uno de los resultados suministrados por el ICFES. Desde esta perspectiva es fácilmente observable si un programa está cumpliendo o no con los resultados esperados. Además han analizado los resultados por componentes para determinar en cual(es) de ellos se tiene deficiencia y trazar estrategias que permitan superarlas.

• Identificar debilidades y fortalezas por el comité curricular: se desarrollan actividades con los docentes en cada uno de los programas para mostrarles cuáles son aquellas áreas en donde los estudiantes estuvieron bien o estuvieron mal. Posteriormente se realizan talleres que permiten elaborar planes de mejoramiento para reforzar aquellas áreas o componentes donde el resultado de las pruebas está por debajo de la media nacional. Dentro de estas instituciones hicieron seguimiento a estudiantes cuyos resultados contribuyeron a la mayor dispersión y encontraron que son por problemas personales e inclusive desidia o poco interés en la presentación de la prueba.

• Realizar ajustes curriculares: a nivel de cada comité, algunas instituciones han realizado actividades para comparar sus contenidos curriculares, identificando las carencias y/o falencias que presenta cada programa frente a las áreas de evaluación. Algunos programas implementaron una renovación curricular teniendo en cuenta las áreas evaluadas por el ICFES que no formaban parte del pensum académico.

• Capacitación de docentes: todas las instituciones participantes en Santander y Norte de

Santander de alguna forma han tenido sentido de pertenencia hacia las pruebas ECAES capacitando a los docentes en la elaboración o construcción de preguntas, en la construcción de talleres o pruebas y en la participación activa de simulacros tipo ECAES para que los estudiantes se familiaricen con los tipos de preguntas. Igualmente las instituciones están implementando un sistema efectivo de evaluación de docentes.

• Capacitación de estudiantes: se han buscado estrategias para fortalecer las debilidades encontradas en las áreas con resultado bajo, utilizando simulacros donde el estudiante identifique y se concientice en cuál asignatura le puede ir bien y en cuál le puede ir mal al entregarle estos resultados. Una institución argumentó que con los talleres de preparación de las pruebas, los estudiantes manifestaron que se habían sentido muy cómodos con las formas de pregunta, lo que hace ver que el factor nervios a causa del desconocimiento en esa prueba son factores bastantes fundamentados en su resultado.

79

Por el contrario otras instituciones argumentaron que el objetivo no es prepararlos para que presenten un examen, sino que hay que mejorar los procesos de aprendizaje didácticamente para que los conceptos no dependan de talleres o cursos de preparación ECAES.

• Estrategias institucionales: algunas instituciones que participaron en Santander implementaron estrategias que permiten obtener un buen resultado en las pruebas, como la revisión del proceso de selección del estudiante, aprobación de ECAES como requisito para graduarse, vinculación a la institución como docentes a los estudiantes con mejor puntaje a nivel nacional y descuentos en el pago de derecho de grado.

4.2.1 Propuestas de las IES participantes. Se destacaron las siguientes: • Emprender un plan concreto de análisis e interpretación y posterior mejoramiento de los

ECAES. • Unificar la estructura de las pruebas para los programas del área de la salud. • Que el ICFES genere una publicación con los análisis de los resultados para evitar que

los medios de comunicación elaboren un ranking con los resultados. • Aumentar en los resultados el número de rangos, crear una clasificación de menos

estudiantes, preferiblemente hacerlo por regiones. • No mirar el ECAES como un instrumento de medición y comparación entre

instituciones, sino un medio para poder detectar falencias y carencias, así como fortalezas en cada uno de los programas académicos y su correcta interpretación y asimilación, que servirá como base para un mejoramiento continuo.

• Darle funcionalidad a los ECAES, ya que su resultado no afecta en el futuro inmediato,

ni como profesional, ni como estudiante. • Los resultados de los ECAES no deben verse como proceso aislado. Deben estar

relacionados con un proceso académico, el cual tiene una puerta de entrada que es el examen ICFES para ingresar a la educación superior, seguido del comportamiento

80

académico del estudiante en su pregrado, y finalmente el ECAES como elemento para analizar el resultado del proceso.

• Las IES que pueden elegir los mejores resultados ICFES, tienen la posibilidad de

obtener los mejores ECAES. • Cambiar mecanismos de evaluación de pruebas dentro de los programas que involucran

un componente práctico como arquitectura, menos subjetiva y más coherente. • Actualmente se hace dispendioso realizar análisis estadísticos que permitan hacer

inferencias más profundas, ocasionados en la falta del desglose por áreas de los resultados. Profundizar en la utilidad de los resultados ECAES.

• Resulta importante para cada institución conocer cuántos estudiantes han obtenido un

puntaje dentro del rango que define la desviación estándar nacional. • Abrir una página Web para que los participantes en el proyecto puedan ingresar y bajar

la información que está generando la investigación, así como también colocar otras herramientas de comunicación que nos permitan generar una comunidad académica de discusión y análisis alrededor del tema.

• Tener un mayor conocimiento de los resultados de las investigaciones de todos los

grupos que participaron de la convocatoria del ICFES, al respecto, las instituciones manifestaron su inquietud acerca de los temas en los cuales se trabaja en otras universidades.

81

5. ESTRUCTURA DEL MODELO 5.1 PRESENTACIÓN El modelo pretende ser una herramienta para el análisis y presentación de los resultados de los Exámenes de Calidad de la Educación Superior - ECAES. El grupo de investigación luego de analizar variables, resultados de las pruebas y opiniones de directores de programa de las IES del Nororiente Colombiano, seleccionó procesos estadísticos descriptivos que permitan la presentación e interpretación de los resultados en forma tal que respondan a las expectativas planteadas por los directores de programa de la región. En este capítulo se presenta la estructura del modelo con los componentes y procedimientos estadísticos utilizados. En cada caso se inicia con la fundamentación teórica del procedimiento; en segunda instancia se desarrolla un ejemplo tomando como base el programa de Ingeniería de Sistemas de las IES del Nororiente colombiano. El ejemplo se desarrolla con el propósito de ilustrar la aplicación del procedimiento estadístico correspondiente en la interpretación y análisis de los resultados obtenidos, procurando brindar la información necesaria para que los usuarios apliquen fácilmente los procesos del modelo en otros programas e instituciones de educación superior con base en la información que encontrarán en el portal Web. Las tablas y gráficas complementarias a los procesos involucrados en el modelo, para el programa de Ingeniería de Sistemas se encuentran en los anexos del presente trabajo con el fin de que el lector tenga elementos suficientes para realizar una correcta aplicación del modelo a la interpretación de resultados. 5.2 REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE RESULTADOS Al abordar las temáticas de estudio sobre los Exámenes de Estado de Calidad de la Educación Superior ( ECAES ), presentados por estudiantes de los últimos semestres de los diferentes programas académicos y egresados en los años 2003 – 2004 y 2005 de las Universidades del Nororiente Colombiano, se cuenta con la información suministrada por

82

el Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior ( ICFES ) como fuente principal. Como el mismo ICFES lo aclara, sus informes anuales de resultados de los ECAES pretenden ser una herramienta para la interpretación de tales resultados, toda vez que suministran la información de contexto y de concepto así como también sus alcances. De hecho, resultados e informes se complementan para facilitar la evaluación y el mejoramiento de la calidad educativa y corresponde a los directores de programa y comités curriculares realizar esta labor, la cual involucra el manejo de datos y su presentación en gráficas y tablas. En los talleres y entrevistas con directores y vicerrectores, éstos manifestaron la importancia de obtener dichas gráficas y tablas directamente de la página del ICFES, ya sea por ahorro de tiempo o porque su actividad profesional no está familiarizada con el manejo estadístico de datos, ni siquiera desde la óptica descriptiva. Teniendo en cuenta lo anterior, nuestro grupo decidió involucrar dentro del modelo estadístico-matemático y su herramienta tecnológica, la representación gráfica de los resultados, tomados estos directamente de las bases de datos suministrados por el ICFES.

Como ejemplo para la representación de la información en los gráficos y tablas, hemos involucrado el programa de Ingeniería de Sistemas en las diferentes Instituciones de Educación Superior del Nororiente Colombiano. Vale la pena recordar la estructura de las pruebas de Ingeniería de Sistemas:

83

Tabla 23. Estructura de la prueba ECAES para Ingeniería de Sistemas en los años 2003, 2004 y 2005

Componente, área de formación o competencia

2003 2004 2005

Comprensión Lectora Comprensión Lectora Comprensión de textos en general

Formación básica

Matemáticas Física

Humanidades Económico administrativo

Matemáticas Física

Humanidades Económico administrativo

Formación en ciencias básicas de ingeniería

Ciencias básicas de ingeniería

Matemáticas discretas, Programación y algorítmica

Informática teórica.

Ciencias básicas de ingeniería Matemáticas discretas,

Programación y algorítmica Informática teórica.

Formación profesional

Arquitectura del computador

Redes y comunicaciones Administración de

información Sistemas y organizaciones

Ingeniería de software.

Arquitectura del computador Redes y comunicaciones

Administración de información

Sistemas y organizaciones Ingeniería de software.

Dimensionar y evaluar alternativa de

soluciones

Modelamiento de fenómenos y procesos

Modelar sistemas,

componentes o procesos

Resolución de problemas de

Ingeniería

Utilizar teoría, prácticas y

herramientas

Inglés Competencia Interpretativa

Argumentativa Propositiva

La siguiente tabla muestra la clasificación por número de estudiantes evaluados de las Instituciones de Educación Superior del Nororiente Colombiano que tienen programa de Ingeniería de Sistemas y presentaron los ECAES en los años 2003, 2004 y 2005. Esta información ubica al director de programa en el lugar en el cual se encuentra su carrera en el contexto regional. Tal información puede ser solicitada también a nivel nacional.

84

Tabla 24. Clasificación de Instituciones de Educación Superior por número de estudiantes evaluados.

Rango Universidad Año 2003

Universidad Año 2004

Universidad Año 2005

5 – 50 estudiantes evaluados

Corporación Educativa Mayor del Desarrollo Simón Bolívar

(Cúcuta)

Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo

(Bucaramanga)

Corporación Universitaria de Santander (Bucaramanga )

Corporación Universitaria de

Santander (Cúcuta)

Fundación Universitaria de San Gil (San Gil)

Fundación Universitaria de San

Gil (Vélez)

Universidad Cooperativa de Colombia (Barrancabermeja)

Universidad Cooperativa de Colombia (Bucaramanga)

Universidad Cooperativa de Colombia (Bucaramanga) Nocturna

Universidad Cooperativa de Colombia (Bucaramanga) Diurna

Universidad Cooperativa de Colombia (Barrancabermeja)

Universidad Incca de Colombia

(Bucaramanga)

Fundación Universitaria de San Gil (San Gil)

Corporación Universitaria de Santander (Bucaramanga )

Corporación Universitaria de

Santander (Cúcuta)

Corporación Educativa Mayor del Desarrollo Simón Bolívar (Cúcuta)

Universidad Autónoma de

Bucaramanga

51 – 100 estudiantes evaluados

Corporación Universitaria de Santander

(Bucaramanga)

Fundación Universitaria de San Gil (San Gil)

Universidad Autónoma de

Bucaramanga Universidad Cooperativa

de Colombia (Barrancabermeja)

Universidad Autónoma de Bucaramanga

Universidad Cooperativa de Colombia (Bucaramanga)

Universidad Incca de Colombia (Bucaramanga)

Universidad Industrial de Santander

Universidad Francisco de Paula Santander

100 o más estudiantes evaluados

Universidad Cooperativa de Colombia

( Bucaramanga) Universidad Industrial de

Santander Universidad Francisco de

Paula Santander

Universidad Industrial de Santander

Universidad Francisco de Paula Santander

Adicionalmente al Reporte No.1 que el ICFES entrega, la siguiente información que un Director de programa quisiera consultar son los resultados nacionales y los del grupo de

85

IES de su elección en un período determinado; cuántos estudiantes fueron evaluados, cuál fue el promedio y la desviación estándar obtenidos por los estudiantes de esos programas, además del promedio y la desviación estándar a nivel nacional. En la siguiente tabla aparece una muestra de la consulta para un año en particular. Tabla 25. Datos generales de los resultados de un programa evaluado en un período específico.

IES Resultados 2003 Ingeniería de Sistemas

Programas evaluados 27

NACIONAL UDES

BU FUSS UNAB UCCBA UCCB

U UIS UFPS

N° de Estudiantes evaluados

8332 71 55 65 84 134 216 186

Promedio Puntaje General

48.6 45.3 42.7 48.2 43.4 44.1 58.7 51.5

Desviación Estándar

10.2 5.7 6.2 6.4 8.1 6.7 8.2 8.4

La anterior información permite generar una gráfica de cuatro cuadrantes en la cual se puede ubicar cada una de las IES seleccionadas de acuerdo con sus resultados de promedio y desviación estándar. Es así como se observa que las instituciones evaluadas en los diferentes programas académicos que lograron tener un promedio institucional por encima del promedio nacional y el desempeño de sus estudiantes es homogéneo (poca dispersión en el grupo de puntajes), se ubican en el cuadrante I; en el cuadrante II, si el promedio institucional está por encima del promedio nacional pero el resultado de los estudiantes es heterogéneo (alta dispersión entre los puntajes), a su vez, los programas que lograron tener un promedio institucional por debajo del promedio nacional, se ubican en el cuadrante III, si el desempeño de sus estudiantes es homogéneo y en el cuadrante IV, si el desempeño de sus estudiantes es heterogéneo. En consecuencia la siguiente gráfica se origina de la anterior consulta:

86

Gráfico 13. Ubicación de las IES según los resultados de un programa seleccionado para el año 2003.

I

FRANCISCO DE PAULA SANTANDER(51.5/48.6 Y 8.4/10.25) UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER(58.7/48.6 Y 8.2/10.2)

PROMEDIO NACIONAL

II

III CORPORACION UNIVERSITARIA DE SANTANDER(45.5/48.6 Y 5.7/10.2) UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BUCARAMANGA(48.2/48.6 Y 6.4/10.2)FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL SEDE SAN GIL( 42.7/48.6 Y 6.2/10.2) UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA BARRANCABERMEJA(43.4/48.6 Y 8.1/10.2) UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA BUCARAMANGA(44.1/48.6 Y 6.7/10.2)

D

E IV S V E S T A N D A R

Otras gráficas que se pueden obtener tienen que ver con la ubicación de uno o varios componentes o competencias de un programa comparados con otras IES o con los resultados a nivel nacional. El gráfico No. 13 es un ejemplo de ellas.

Gráfico 14. Ubicación del programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPS según los resultados nacionales de la Evaluación de Competencias Interpretativa año 2005.

I

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER(10.35

PROMEDIO NACIONAL

II

III

D

E IV S V E S T A N D A R

87

El Reporte No. 2, generado por el ICFES es también muy importante, éste se puede obtener también desde la perspectiva del número y porcentaje de estudiantes ubicado en un determinado rango de calificación. El grafico No. 14 nos presenta el resultado del programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPS comparado con el resultado nacional de éste mismo reporte. Gráfico 15. El programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPS comparado con los resultados obtenidos a nivel nacional según el Reporte No. 2

ACUMULADO

-20,00%0,00%20,00%40,00%60,00%80,00%100,00%120,00%

60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170CALIFICACION

ESTU

DIAN

TES

NACIONALUFPS

Una lectura directa del gráfica nos indicará un buen desempeño del programa si la recta que representa los resultados del mismo se encuentra por debajo de la gráfica nacional, como se puede observar en el dibujo, hay un pequeño porcentaje de estudiantes a nivel nacional que obtuvieron puntajes muy altos y que los mismos estuvieron por encima de los mejores puntajes de la UFPS.

La anterior gráfica nos permitirá también escoger cualquier rango que queramos utilizar como referencia, y podemos seguir concluyendo que entre menor sea el porcentaje acumulado, mayor es el porcentaje de estudiantes que superó dicho rango.

Una gráfica complementaria de este mismo Reporte nos ayudará a observar la distribución de las calificaciones y compararla con el resultado de otras universidades e inclusive a nivel nacional, tal como lo sugiere el ICFES en los talleres de interpretación de los resultados. El siguiente gráfico es un ejemplo de ello.

88

Gráfico 16. El programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPS comparado con los resultados obtenidos a nivel nacional por rangos de puntaje, obtenidos a través del Reporte No. 2 del ICFES.

DISTRIBUCION

-10,00%0,00%10,00%20,00%30,00%40,00%50,00%60,00%

70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170

CALIFICACION

ESTU

DIAN

TES

NACIONALUFPS

Como se puede observar y era de esperarse, la curva nacional tiende a ser una curva normal. La información suministrada en el reporte 3 discrimina las áreas de formación o componentes, por número y porcentaje de estudiantes según desempeño alto, medio o bajo, obtenido por cada uno de ellos en cada grupo de preguntas, los resultados se reportan de manera cuantitativa y cualitativa, tomando como referencia el 30% sugerido por el ICFES para su análisis, lo cual nos permite tener una visión global de las fortalezas y falencias de los programas académicos por áreas de formación, componente o competencia. Para nuestro ejemplo se elaboran por cada universidad tres (3) cuadros, uno para el desempeño alto, otro para el desempeño medio y otro para el bajo, en ellos aparecen las áreas evaluadas, el puesto que ocupa cada área entre el grupo de universidades evaluadas en su mismo rango, el resultado nacional e institucional. A continuación aparecen como ejemplo los cuadros de desempeño del año 2004 del programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander.

89

Tabla 26. Porcentaje de estudiantes por áreas que obtuvieron desempeño alto. Grupo 101 o más.

AREAS PUESTO ENTRE 10

NACIONAL UFPS

1 MATEMATICAS 3 40.5 30.4 2 FISICA 3 23.7 37.6 3 HUMANIDADES 5 23.9 33.6 4 ECONOMICA ADMINISTRATIVO 2 31.1 31.2 5 CIENCIAS BASICAS DE INGENIERIA 3 30.1 37.6 6 MATEMATICAS DISCRETAS 4 25.5 32.8 7 PROGRAMACION Y ALGORITMICA 3 37.7 37.6 8 INFORMATICA TEORICA 6 24.7 39.2 9 ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR 3 30 53.6 10 REDES Y COMUNICACIONES 3 32.9 49.6 11 ADMINISTRACION DE INFORMACION 2 29.7 38.4 12 SISTEMAS Y ORGANIZACIONES 7 27.4 9.6 13 INGENIERIA DE SOFTWARE 3 18.7 49.6 14 COMPRENSION LECTORA 3 26.9 53.6

Tabla 27. Porcentaje de estudiantes por áreas que obtuvieron desempeño medio. Grupo 101 o más.

AREAS PUESTO ENTRE 10

NACIONAL UFPS

1 MATEMATICAS 3 28.2 53.6 2 FISICA 3 33.6 27.2 3 HUMANIDADES 5 35.7 21.6 4 ECONOMICA ADMINISTRATIVO 2 21.1 33.6 5 CIENCIAS BASICAS DE INGENIERIA 3 38.5 33.6 6 MATEMATICAS DISCRETAS 4 30.7 29.6 7 PROGRAMACION Y ALGORITMICA 3 27.4 43.2 8 INFORMATICA TEORICA 6 38.4 27.2 9 ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR 3 35.5 22.4 10 REDES Y COMUNICACIONES 3 44.3 34.4 11 ADMINISTRACION DE INFORMACION 2 28.3 31.2 12 SISTEMAS Y ORGANIZACIONES 7 7.9 25.6 13 INGENIERIA DE SOFTWARE 3 36 11.2 14 COMPRENSION LECTORA 3 43.3 29.6

90

Tabla 28. Porcentaje de estudiantes por áreas que obtuvieron desempeño bajo. Grupo 101 o más.

AREAS PUESTO ENTRE 10

NACIONAL UFPS

1 MATEMATICAS 3 31.3 16 2 FISICA 3 42.7 35.2 3 HUMANIDADES 5 40.4 44.8 4 ECONOMICA ADMINISTRATIVO 2 47.9 35.2 5 CIENCIAS BASICAS DE INGENIERIA 3 31.3 28.8 6 MATEMATICAS DISCRETAS 4 43.8 37.6 7 PROGRAMACION Y ALGORITMICA 3 34.9 19.2 8 INFORMATICA TEORICA 6 37 33.6 9 ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR 3 34.5 24 10 REDES Y COMUNICACIONES 3 22.8 16 11 ADMINISTRACION DE INFORMACION 2 42 30.4 12 SISTEMAS Y ORGANIZACIONES 7 64.6 64.8 13 INGENIERIA DE SOFTWARE 3 45.3 39.2 14 COMPRENSION LECTORA 3 27.7 16.8

La utilización de una gráfica de nuevo nos facilita el análisis de los resultados, además de visualizar varias áreas o componentes y compararlos con los resultados nacionales o de otros programas, podemos cambiar el nivel de referencia a un valor menor para ser más exigentes en el análisis como lo sugiere el ICFES. Gráfico 17. Resultados del desempeño de los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander por componentes y comparados con el desempeño a nivel nacional, año 2005.

DESEMPEÑOS

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%

UFPS1027

NAL1027

UFPS1028

NAL1028

UFPS1029

NAL1029

UFPS1030

NAL1030

UFPS1031

NAL1031

UFPS1044

NAL1044

UFPS1046

NAL1046

COMPONENTES

ESTU

DIAN

TES

ALTOMEDIOBAJO

5.3 ANALISIS DE CORRESPONDENCIAS El análisis de correspondencia es una técnica estadística propuesta con el fin de analizar desde un punto de vista gráfico geométrico, las relaciones de dependencia e independencia

91

existentes entre las variables y los individuos estudiados en forma simultánea, evidenciando los factores que están influyendo en los datos obtenidos. Al mismo tiempo es una técnica descriptiva de análisis multivariable de datos usada para la simplificación de datos que presentan dificultad para su descripción o comprensión. Esta técnica es usada para analizar no sólo las relaciones de dependencia sino también para describir cómo están estructuradas las asociaciones entre las variables, describiendo las “proximidades” que facilitan identificar categorías o modalidades (las cuales revelan la causa de la asociación) para así detectar características afines presentadas por los individuos, alrededor de los cuales tales individuos se agrupan, permitiendo establecer tipologías de estos y relaciones subyacentes entre las variables. El análisis de correspondencia es concebido como una técnica estadística diseñada para tablas donde los datos que contienen deben ser todos positivos; las magnitudes en la tabla deben ser del mismo orden; tanto las filas como las columnas de la misma y además susceptible a ser sumadas. Las tablas de doble entrada (correspondencia simple) y las de múltiples entradas (correspondencia múltiple) que presentan algún tipo de relación entre las filas y las columnas; las más utilizadas son: • Tablas de Frecuencias. • Tablas de Contingencias. • Tablas de Valoración. • Tablas con otras medidas de correspondencia entre filas y columnas y referidas a su

similitud, afinidad, confusión, asociación, interacción, distancia, etc. El análisis de correspondencia genera espacios factoriales en función de la información que está presente tanto en las filas como en las columnas, mediante relaciones matemáticas, obteniéndose de esta manera “la mejor representación simultánea” entre las modalidades que conforman las diferentes variables en estudio. 5.3.1 Análisis de correspondencias entre Instituciones y Nivel de desempeño. Para el caso de los resultados de las pruebas ECAES, se realiza la comparación entre las instituciones que presentaron las pruebas ECAES en los años 2.003 y 2.004 del Nororiente

92

Colombiano por cada programa evaluado y el nivel de desempeño para cada una de las áreas de los diferentes programas, establecidas y definidas por el ICFES. Se presenta a manera de ejemplo el programa de Ingeniería de Sistemas en el año 2.003 área de formación básica, en el sub-área de matemáticas, con el fin de poder apreciar la aplicación del análisis de correspondencias binaria. Con los resultados de las pruebas ECAES el análisis se efectúa sobre las dimensiones “Institución” y “Nivel de desempeño”, en el que se presentan tres modalidades en la variable nivel de desempeño: Alto, Medio y Bajo. La dimensión Institución se describe a continuación:

UFPS Univ. Francisco de Paula Santander UIS Univ. Industrial de Santander UCC BCA Univ. Cooperativa de Colombia –Barrancabermeja UCC BGAN Univ. Cooperativa de Colombia – Bucaramanga Nocturna UCC BGAD Univ. Cooperativa de Colombia – Bucaramanga Diurna UCC BGA Univ. Cooperativa de Colombia – Bucaramanga UNAB Univ. Autónoma de Bucaramanga UNISANGIL Univ. San Gil UDES BMANGA Univ. de Santander. – Bucaramanga.

Como puede observarse, la UCC en Bucaramanga se desagregó en las jornadas diurna y nocturna; en consecuencia, en el presente análisis se incluirá tanto la institución como sus jornadas. Por ello en la Tabla Nº29 aparece un total de 945 estudiantes, cuando realmente fueron 811 los que presentaron las pruebas ECAES en el programa de Ingeniería de Sistemas.

93

Tabla 29. Matriz de datos por nivel de desempeño año 2.003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas

ÁREA: FORMACIÓN BÁSICA SUBÁREA: MATEMÁTICAS (21601)

NIVEL DE DESEMPEÑO Nº de Estudiantes INSTITUCION

Bajo Medio Alto TOTAL

UFPS 41 69 76 186 UIS 7 24 185 216 UCC BCA 42 23 19 84 UCC BGAN 32 35 7 74 UCC BGAD 29 20 11 60 UCC BGA 61 55 18 134 UNAB 27 25 13 65 UNISANGIL 32 18 5 55 UDES BMANGA 33 27 11 71 TOTAL 304 296 345 945

Para el análisis se busca organizar las categorías o modalidades, teniendo en cuenta el perfil condicional, es decir, porcentaje de individuos por cada modalidad de una variable que se encuentran en una modalidad de la otra variable (como se puede observar en la Tabla 30) el porcentaje de estudiantes tomando el 100% como el total en cada institución y la Tabla 31, el perfil de estudiantes condicionado al nivel de desempeño), y el perfil marginal, como el porcentaje de individuos por modalidad estudiada (presentado en la Tabla 32) por cada institución evaluada, y en la Tabla 33 según el nivel de desempeño). Dada la información anterior, se asocia a cada modalidad un punto en el espacio de forma que, cuanto más alejado del origen de coordenadas está el punto asociado a una modalidad de una variable, más diferente es su perfil condicional del perfil marginal correspondiente a las otras variables; además, los puntos correspondientes a dos modalidades diferentes de una misma variable estarán más cercanos cuanto más se parezcan sus perfiles condicionales y, finalmente, dichos puntos tenderán a estar más cerca de aquéllas modalidades con las que tienen una mayor afinidad, es decir, aquéllas en las que la frecuencia observada de la celda correspondiente tiende a ser mayor que la esperada bajo la hipótesis de independencia de las variables correspondientes.

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Tabla 30. Perfil condicional por instituciones del 2.003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas

PERFIL FILA SUBÁREA: MATEMÁTICAS (21601)

% NIVEL DE DESEMPEÑO INSTITUCION Bajo Medio Alto

UFPS 22,0 37,1 40,9 100 UIS 3,2 11,1 85,6 100 UCC BCA 50,0 27,4 22,6 100 UCC BGAN 43,2 47,3 9,5 100 UCC BGAD 48,3 33,3 18,3 100 UCC BGA 45,5 41,0 13,4 100 UNAB 41,5 38,5 20,0 100 UNISANGIL 58,2 32,7 9,1 100 UDES BMANGA 46,5 38,0 15,5 100

Tabla 31. Perfil condicional por nivel de desempeño año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, subárea Matemáticas

PERFIL COLUMNA SUBÁREA: MATEMÁTICAS (21601)

% NIVEL DE DESEMPEÑO INSTITUCION Bajo Medio Alto

UFPS 13,5 23,3 22,0 UIS 2,3 8,1 53,6 UCC BCA 13,8 7,8 5,5 UCC BGAN 10,5 11,8 2,0 UCC BGAD 9,5 6,8 3,2 UCC BGA 20,1 18,6 5,2 UNAB 8,9 8,4 3,8 UNISANGIL 10,5 6,1 1,4 UDES BMANGA 10,9 9,1 3,2 100 100 100

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Tabla 32. Perfil marginal por instituciones evaluadas en el año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas.

ÁREA: FORMACIÓN BÁSICA SUBÁREA: MATEMÁTICAS (21601)

INSTITUCION PERFIL MARGINAL

UFPS 0,20 UIS 0,23 UCC BARRANCA 0,09 UCC BMANGA NOCT 0,08 UCC BMANGA DIUR 0,06 UCC BMANGA 0,14 UNAB 0,07 UNISANGIL 0,06 UDES BMANGA 0,08

Tabla 33. Perfil marginal de acuerdo al nivel de desempeño año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas. Área de Formación Básica, sub-área Matemáticas

ÁREA: FORMACIÓN BÁSICA SUBÁREA: MATEMÁTICAS (21601)

NIVEL DE DESEMPEÑO Bajo Medio Alto PERFIL MARGINAL 0,322 0,31 0,37

Para realizar el análisis de correspondencias se sigue la metodología propuesta por Francisco Javier Fernández de la Universidad Central de Venezuela, Caracas. En el cual se proponen los siguientes pasos: • Descomposición de la inercia de la Tabla • Extracción de los ejes factoriales • Interpretación de los ejes factoriales • Interpretación del plano factorial • Integración de los resultados en su contexto

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Descomposición de la inercia de la Tabla. Este paso busca reducir las dimensiones de la matriz de datos inicial, en el presente caso, el de una tabla de Contingencia (véase Tabla 29). De esta manera se obtienen los distintos ejes factoriales o direcciones principales de alargamiento de la nube de puntos que explican las variaciones que se producen en dicha matriz (véase Tabla 6), los cuales posteriormente permitirán la representación factorial de la información contenida en la tabla. Cada eje factorial viene acompañado de su correspondiente valor propio (λα) (eigenvalue), y de la taza de inercia (ךα), que representan la varianza explicada contenida en cada eje, así como su importancia relativa porcentual del mismo.

Figura 1. Histograma de los valores propios +--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+ | NUMERO | VALOR | TAZA DE |PORCENTAJE| | |DE EJES | PROPIO |INERCIA DE| ACUMULADO| | | | |LOS EJES | | |

| | λi | α | | | +--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+ | 1 | 0.3627 | 95.46 | 95.46 | ******************************************************************************** | | 2 | 0.0173 | 4.54 | 100.00 | **** | +--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+ | 0.3800 | 100.00 | +------------+----------+

A partir de los valores propios observados en la tabla 29 se encuentra que el primer eje explica el 95.46% de la varianza (valor propio = 0.3627), el segundo eje explica el 4.54% (valor propio = 0.0173). Es decir, con los dos primeros ejes se acumula una inercia del 100% y por consiguiente, se debe enfocar el análisis a los dos primeros ejes. Extracción de los ejes factoriales. Se debe proceder a definir cada uno de los ejes factoriales antes de interpretar los resultados obtenidos del análisis de correspondencia. Por tal motivo, es importante conocer qué modalidades de las variables en estudio han contribuido en la elaboración de cada uno de los ejes, es decir, el peso que tiene cada modalidad en la definición de cada uno de los ejes. Este peso se denomina contribución absoluta y representa porcentualmente la importancia que tiene cada modalidad en la

Valor Propio Promedio λα=

Traza /N° de Ejes Factoriales

Taza de Inercia (ךα)= (λ/ Σλα )*100 = (0.3627/0.38)*100= 95.46%

Traza (Inercia Total)= λ1 + λ2 + λ3 + . . . λn .. = 0.38

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formación del eje. La suma de todas las contribuciones absolutas en cada eje factorial debe ser igual a 100.00. Estas contribuciones se obtienen a partir de la siguiente fórmula:

Luego de definir las contribuciones absolutas, se necesita calcular las contribuciones relativas, las cuales proveen información de cuanto la inercia de una modalidad esta explicada por el eje factorial. La suma de estas contribuciones será igual a 1, y se obtienen a través de la siguiente formula:

( )( )2

2

∑=

i categoría la de scoordenada

eje el en i de Coordenada Relativa ónContribuci α

Es importante entender las diferencias entre las dos clases de contribuciones: La contribución de las modalidades al eje sirve como guía para la interpretación del eje, mientras que las contribuciones relativas indican qué tan adecuado una modalidad es descrita por el eje. Usualmente, una alta contribución de los puntos a las dimensiones implica también una alta contribución relativa. Debido a que ambos valores son siempre positivos, es importante revisar las coordenadas y observar en qué dirección del eje se encuentra cada una de las modalidades del estudio. En este caso, el nivel de desempeño Alto tendrá una contribución absoluta para el primer eje (Véase Cuadro 1).

Contribución Absoluta del nivel de desempeño Alto al primer eje = Peso Relativo * Peso Relativo * (φ2iα) / λ

Contribución Absoluta = Peso Relativo * (φ2iα) / λα Peso Relativo = Fi

(φiα) = Coordenada en el Eje(λα) = Autovalor

Contribución Absoluta (nivel de desempeño Alto)= (36.51 * 0.792)/ 0.3627 = 62.

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A partir de la matriz de contribuciones de la Tabla 35, la modalidad que más contribuye al primer eje es el nivel Alto con un 62%, por consiguiente éste sería el eje de estudiantes con un nivel de desempeño alto. La variable que más contribuye al segundo eje es el nivel medio con 59%, es decir, este eje se denomina el eje de estudiantes con un nivel de desempeño medio en el sub-área de matemáticas. En cuanto a la calidad de representación de esta variable se tiene que las categorías están bien explicadas en el primer plano factorial, ya que las tres modalidades de esta en el coseno cuadrado poseen valores significativos, lo cual indica que están totalmente representadas entre los dos ejes. Cuadro 1. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (nivel de desempeño) ejes 1 y 2. +------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | FRECUENCIA | COORDENADAS | CONTRIBUCIONES | COSENOS CUADRADOS | |------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------| | IDEN – NIVEL DE DESEMPEÑO P.REL DIST. | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | +------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | BAJO - BAJO 32.17 0.34 | -0.56 0.15 0.00 0.00 0.00 | 28.3 39.5 0.0 0.0 0.0 | 0.94 0.06 0.00 0.00 0.00 | | MED - MEDIO 31.32 0.14 | -0.33 -0.18 0.00 0.00 0.00 | 9.7 59.0 0.0 0.0 0.0 | 0.78 0.22 0.00 0.00 0.00 | | ALTO - ALTO 36.51 0.62 | 0.79 0.03 0.00 0.00 0.00 | 62.0 1.5 0.0 0.0 0.0 | 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 | +------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+

Según las coordenadas de los individuos “Instituciones” de la Tabla 13, se tiene que con el primer eje se presenta la asociación de la UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER (UIS) con el nivel de desempeño ALTO. En el segundo eje la UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER está asociada al nivel de desempeño MEDIO.

Cuadro 2. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Instituciones) ejes 1 y 2 +---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | INDIVIDUOS | COORDENADAS | CONTRIBUCIONES | COSENOS CUADRADOS | |---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------| | IDEN - INSTITUCIONES P.REL DIST. | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | +---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | UFPS 19.68 0.05 | 0.12 -0.18 0.00 0.00 0.00 | 0.8 38.1 0.0 0.0 0.0 | 0.30 0.70 0.00 0.00 0.00 | | UIS 22.86 1.05 | 1.02 0.06 0.00 0.00 0.00 | 66.1 4.0 0.0 0.0 0.0 | 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 | | UCC BCA 8.89 0.16 | -0.33 0.22 0.00 0.00 0.00 | 2.6 25.8 0.0 0.0 0.0 | 0.68 0.32 0.00 0.00 0.00 | | UCC BGAN 7.83 0.32 | -0.55 -0.15 0.00 0.00 0.00 | 6.4 10.3 0.0 0.0 0.0 | 0.93 0.07 0.00 0.00 0.00 | | UCC BGAD 6.35 0.17 | -0.40 0.12 0.00 0.00 0.00 | 2.8 4.9 0.0 0.0 0.0 | 0.92 0.08 0.00 0.00 0.00 | | UCC BGA 14.18 0.23 | -0.48 -0.03 0.00 0.00 0.00 | 9.0 0.8 0.0 0.0 0.0 | 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 | | UNAB 6.88 0.12 | -0.34 -0.03 0.00 0.00 0.00 | 2.2 0.3 0.0 0.0 0.0 | 0.99 0.01 0.00 0.00 0.00 | | UNISANGIL 5.82 0.42 | -0.61 0.21 0.00 0.00 0.00 | 6.0 15.5 0.0 0.0 0.0 | 0.89 0.11 0.00 0.00 0.00 | | UDES BMANGA 7.51 0.20 | -0.45 0.02 0.00 0.00 0.00 | 4.1 0.3 0.0 0.0 0.0 | 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 | +---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+

Contrib. Relativa (nivel de des. Alto) =(0.79)2/[(0.79)2+(0.03)2 ]= Contrib. Relativa (nivel de des. Alto) = 0.6241/0.625 =0.99856≈ 1

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Interpretación de los Ejes en estudio. Para definir e interpretar los ejes factoriales en estudio, se disponen de dos conjuntos de valores: las contribuciones absolutas de cada una de las categorías a la definición de los ejes, y las contribuciones relativas de los ejes a la definición de las categorías. Teniendo en cuenta dichos conjuntos de datos se procede a analizar las contribuciones tanto absolutas como relativas de las diferentes modalidades presentes para la variable nivel de desempeño y para la variable institución en los ejes seleccionados (véase Cuadro 3). De este análisis se desprenden las siguientes observaciones: PRIMER EJE: Cuadro 3. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Nivel de desempeño e Instituciones) eje 1

+---------------------------------------+----------------+-----------------+-------------------+ | FRECUENCIA | COORDENADAS | CONTRIBUCIONES | COSENOS CUADRADOS | |---------------------------------------+----------------+-----------------+-------------------| | IDEN – NIVEL DE DES. P.REL DIST. | 1 | 1 | 1 | +------------------------------------------+-------------+-----------------+-------------------+ | BAJO - BAJO 32.17 0.34 | -0.56 | 28.3 | 0.94 | | MED - MEDIO 31.32 0.14 | -0.33 | 9.7 | 0.78 | | ALTO - ALTO 36.51 0.62 | 0.79 | 62.0 | 1.00 | |---------------------------------------+----------------+-----------------+-------------------| | IDEN - INSTITUCIONES P.REL DIST. | 1 | 1 | 1 | +---------------------------------------+----------------+-----------------+-------------------+ | UFPS 19.68 0.05 | 0.12 | 0.8 | 0.30 | | UIS 22.86 1.05 | 1.02 | 66.1 | 1.00 | | UCC BCA 8.89 0.16 | -0.33 | 2.6 | 0.68 | | UCC BGAN 7.83 0.32 | -0.55 | 6.4 | 0.93 | | UCC BGAD 6.35 0.17 | -0.40 | 2.8 | 0.92 | | UCC BGA 14.18 0.23 | -0.48 | 9.0 | 1.00 | | UNAB 6.88 0.12 | -0.34 | 2.2 | 0.99 | | UNISANGIL 5.82 0.42 | -0.61 | 6.0 | 0.89 | | UDES BMANGA 7.51 0.20 | -0.45 | 4.1 | 1.00 | +---------------------------------------+----------------+-----------------+-------------------+

Nivel de desempeño: • Las modalidades alto, bajo y medio dan una contribución acumulada del 100% (62.0%,

28.3% y 9.7% respectivamente, además, se puede observar a través de sus contribuciones relativas (1, 0.94 y 0.78) que cada una de estas modalidades se encuentran altamente determinadas por el eje.

• Igualmente se destaca una clara polarización entre las modalidades bajo y medio (-0.56

y –0.33) con respecto al nivel de desempeño alto (0.79).

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Instituciones: • De las nueve instituciones analizadas en el programa de ingeniería de sistemas para el

área de matemáticas, ocho de ellas determinan en términos absolutos y relativos el primer eje, así: la UIS, UCC BGA, UCC BGAN, UNISANGIL, UDES BMANGA, UCC BGAD, UCC BCA y UNAB contribuyen en términos absolutos con un 66.1%, 9%, 6.4%,6%, 4.1%, 2.8%, 2.6% y 2.2% respectivamente para un acumulado de 99.5% y éstas instituciones al mismo tiempo están altamente determinadas por dicho factor (1, 1, 0.93, 0.89, 1, 0.92, 0.68 y 0.99).

• Sobresale una clara polarización entre la UIS (1.02) con respecto a las otras siete

instituciones determinas por este eje. SEGUNDO EJE: Cuadro 4. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Nivel de desempeño e Instituciones) eje 2.

+------------------------------------------+---------------+----------------+------------------+ | FRECUENCIA | COORDENADAS | CONTRIBUCIONES |COSENOS CUADRADOS | |------------------------------------------+---------------+----------------+------------------| | IDEN – NIVEL DE DESEMPEÑO P.REL DIST. | 1 2 | 1 2 | 1 2 | +------------------------------------------+---------------+----------------+------------------+ | BAJO - BAJO 32.17 0.34 | 0.15 | 39.5 | 0.06 | | MED - MEDIO 31.32 0.14 | -0.18 | 59.0 | 0.22 | | ALTO - ALTO 36.51 0.62 | 0.03 | 1.5 | 0.00 | +------------------------------------------+---------------+----------------+------------------+ |------------------------------------------+---------------+----------------+------------------| | IDEN - INSTITUCIONES P.REL DIST. | 1 2 | 1 2 | 1 2 | +------------------------------------------+---------------+----------------+------------------+ | UFPS 19.68 0.05 | -0.18 | 38.1 | 0.70 | | UIS 22.86 1.05 | 0.06 | 4.0 | 0.00 | | UCC BCA 8.89 0.16 | 0.22 | 25.8 | 0.32 | | UCC BGAN 7.83 0.32 | -0.15 | 10.3 | 0.07 | | UCC BGAD 6.35 0.17 | 0.12 | 4.9 | 0.08 | | UCC BGA 14.18 0.23 | -0.03 | 0.8 | 0.00 | | UNAB 6.88 0.12 | -0.03 | 0.3 | 0.01 | | UNISANGIL 5.82 0.42 | 0.21 | 15.5 | 0.11 | | UDES BMANGA 7.51 0.20 | 0.02 | 0.3 | 0.00 | +------------------------------------------+---------------+----------------+------------------+

Nivel de desempeño:

• Las tres modalidades del nivel de desempeño (medio, bajo y alto) dan una contribución acumulada del 100% (59%, 39.5% y 1.5% respectivamente). Por otro lado, se puede indicar a través de sus contribuciones relativas que el nivel medio con 0.22 está determinado altamente por el eje y el nivel bajo tiene una contribución relativa de 0.06 con respecto a este eje.

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• Igualmente como se observa en el segundo eje, se destaca una clara polarización entre los niveles bajo y alto (0.15 y 0.03) con respecto al nivel de desempeño medio (-0.18).

Instituciones: • Los centros educativos UFPS, UCC BCA y UNISANGIL contribuyen en términos

absolutos a la formación del eje con un 38.1%, 25.8% y 15.5% respectivamente (79.4% acumulado), y siendo al mismo tiempo determinadas por dicho factor (0.70, 0.32 y 0.11 respectivamente).

• Las instituciones UFPS y UCC BGAN presenta una polarización en relación con

instituciones como UCC BGA y la UNISANGIL, con coordenadas de (-0.18 y -0.15 en contra de 0.22 y 0.21).

Interpretación del Plano Factorial Ejes (I y II). Luego de establecer las modalidades se procede a graficar en cada eje la relación asignada a las coordenadas por la columna del eje concerniente, así: en el primer eje las coordenadas de la columna 1 y en el segundo eje las coordenadas de la columna 2. (Véase Gráfico 18). Una vez descritos los ejes que permiten la caracterización del estudio; es decir, el nivel Alto representa la ubicación horizontal y los niveles Medio y Bajo la ubicación vertical. El siguiente paso es analizar los planos factoriales que se conforman con la unión de los ejes (en forma de pares). Es importante realizar la lectura de los planos factoriales tomando en cuenta aquellos elementos que presentan una buena calidad de representación en el plano. Por lo que se recomienda tener en cuenta para su interpretación dos reglas, así: la primera es, si dos individuos están próximos es porque han elegido globalmente las mismas modalidades y la segunda, cuando dos modalidades están próximas significa que han sido elegidas globalmente por el mismo conjunto de individuos. Con esta técnica se representan sobre el plano factorial las instituciones y el nivel de desempeño, de esta forma, si las instituciones están superpuestas es porque los estudiantes de esas instituciones asumen idénticas modalidades, es decir, están en el mismo nivel de desempeño, si se localizan relativamente cerca es porque se diferencian muy poco y si se ubican en lados opuestos significa que los estudiantes de estas instituciones asumen diferentes modalidades en el nivel de desempeño. Desde el punto de vista de la

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representación de las modalidades es importante resaltar que si en el plano factorial dos de ellas están muy cerca se debe a que aproximadamente es la misma cantidad de estudiantes los que asumen una y otra modalidad. A manera de ejemplo, en este caso se procede a la elaboración del gráfico del plano factorial conformado por la combinación de los ejes 1 y 2 (previamente descritos), el cual representa tanto los niveles de desempeño como las instituciones evaluadas en este programa (Véase Gráfico 7). En su construcción se toma en cuenta las contribuciones tanto absolutas como relativas de las categorías que contribuyen significativamente a su formación. Una vez tomadas en consideración las recomendaciones antes descritas, en el plano factorial se pueden establecer cuatro grupos claramente diferenciados:

Gráfico 18. Conformación plano factorial 1 y 2, Según contribución frecuencia/individuos.

El primer grupo se encuentra conformado por una modalidad de cada variable, se halla el nivel de desempeño alto asociado a la UIS.

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La UFPS se encuentra ubicada entre los niveles de desempeño Alto y Medio, ya que la diferencia de estudiantes que alcanzaron estos niveles es mínima. Por esto se crea un grupo con sólo esta institución. De manera similar construye un tercer grupo con las instituciones UNAB, UCC BGA, UDES BMANGA y UCC BGAN, sin asociarlas a un nivel de desempeño específico, puesto que estas poseen frecuencias equivalentes en los niveles Bajo y Medio. El cuarto grupo lo integra el Nivel Bajo, el cual se encuentra asociado a la UNISANGIL, la UCC BCA y la UCC BGAD. Estas instituciones poseen mayor número de estudiantes en el nivel Bajo. Integración de los resultados en su contexto. De acuerdo al análisis del plano factorial (Véase Grafico 18) se puede indicar la existencia de: • Un alto desempeño en el subárea de matemáticas por la UIS (grupo 1), ya que es la

única institución ubicada cerca a esta modalidad. • En el segundo grupo se observa que la UFPS posee un 40.9% de sus estudiantes en el

nivel de desempeño Alto y un 37.1% en el nivel de desempeño medio, lo cual confirma que se encuentra ubicado entre estos dos niveles con una leve tendencia hacia el nivel Alto.

• Entre el nivel Bajo y Medio se ubica el tercer grupo, el cual posee la cantidad de

estudiantes entre estos dos niveles de desempeño. Aunque cabe resaltar que la UNAB, la UCC BGA y la UDES BMANGA poseen mayor número de estudiantes en el nivel Bajo y UCC BGAN en el nivel Medio.

• La instituciones UNISANGIL, la UCC BCA y la UCC BGAD poseen un 58.2%, 50% y

48.3% de los estudiantes que presentaron la prueba ECAES del programa de ingeniería de sistemas en el 2.003 con nivel bajo; conformando el cuarto grupo, caracterizado por estar en el sub-área de matemáticas con el más alto número de estudiantes que obtuvieron el nivel de desempeño bajo.

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Análisis de correspondencias entre Instituciones y Sub-áreas evaluadas. Con la finalidad de poder visualizar otras aplicaciones que evidencian este tipo de análisis, se realiza la correspondencia existente entre las instituciones y las sub-áreas evaluadas en la prueba ECAES para el año 2.003; como también la correspondencia entre las instituciones y los componentes del 2.004. Cabe resaltar que en este caso no se incluirá en cada celda la frecuencia con la que sucede cada caso, sino el promedio obtenido en cada subárea o componente por la institución. En esta caso las dimensiones o variables a analizar son “Institución” y “subárea” (véase Tabla 34), en la cual las modalidades de la primera dimensión son todas las IES del Nororiente Colombiano evaluadas en el programa de ingeniería de sistemas por medio de las pruebas ECAES en el año 2.003, identificando cada una de estas instituciones así:

UFPS Universidad Francisco de Paula Santander UIS Universidad Industrial de Santander UCC BCA Universidad Cooperativa de Colombia –Barrancabermeja UCC BGAN Universidad Cooperativa de Colombia – Bucaramanga Nocturna UCC BGAD Universidad Cooperativa de Colombia – Bucaramanga Diurna UCC BGA Univ. Cooperativa de Colombia – Bucaramanga UNAB Univ. Autónoma de Bucaramanga UNISANGIL Univ. San Gil UDES BMANGA Universitaria de Santander – Bucaramanga

La dimensión “subárea” está compuesta por todas las subáreas evaluadas por medio de la prueba ECAES del año 2003 para el programa de ingeniería de sistemas, las cuales se listan a continuación:

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Tabla 34. Subáreas evaluadas año 2003

Código Nombre de la subárea 21601 Matemáticas 21602 Física 21603 Humanidades 21604 Económico Administrativa 21605 Ciencias Básicas de Ingeniería 21606 Matemáticas Discretas 21607 Programación y Algorítmica 21608 Informática Teórica 21609 Arquitectura del Computador 21610 Redes y Comunicaciones 21611 Administración de Información 21612 Sistemas y Organizaciones 21613 Ingeniería de Software

Dado que esta técnica estadística fue diseñada para analizar diferentes tipos de tablas de información como tablas de contingencia, tablas de frecuencias, tablas de valoración, entre otras. Se tomará como insumo para este caso una tabla donde las entradas son los promedios obtenidos por las instituciones en cada una de las subáreas (véase Tabla 34).

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Tabla 35. Matriz de datos año 2.003. Programa de Ingeniería de Sistemas. IES Vs. Sub-áreas

SUB_AREAS EVALUADAS

INSTITUCION 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21608 21609 21610 21611 21612 21613 TOTAL

UFPS 5,20 4,83 5,12 4,81 5,17 4,86 5,15 5,02 4,88 5,52 4,53 5,11 5,13 65,33 UIS 6,08 5,24 5,55 5,61 5,86 5,08 5,47 5,44 5,06 4,50 5,96 7,00 5,67 72,52 UCC BCA 4,61 4,56 4,50 4,48 4,56 4,46 4,39 4,24 4,35 4,44 4,37 4,30 4,99 58,25 UCC BGAN 4,53 4,68 5,04 4,80 4,58 4,35 4,31 4,42 4,42 3,66 4,53 4,41 4,58 58,31 UCC BGAD 4,63 4,73 4,77 4,45 4,82 4,48 4,93 4,32 4,90 3,73 4,83 4,40 4,52 59,51 UCC BGA 4,57 4,70 4,92 4,64 4,69 4,41 4,59 4,37 4,63 3,69 4,66 4,40 4,55 58,82 UNAB 4,68 4,80 4,57 4,80 4,46 4,54 4,83 5,11 4,06 5,51 5,34 5,17 5,60 63,47 UNISANGIL 4,27 4,58 4,85 4,45 4,71 4,65 4,20 4,35 4,38 3,89 4,47 4,55 4,84 58,19 UDES BMANGA 4,62 4,85 4,89 4,93 4,38 4,37 4,51 4,34 4,73 4,99 4,49 4,39 4,87 60,36 TOTAL 43,19 42,97 44,21 42,97 43,23 41,20 42,38 41,61 41,41 39,93 43,18 43,73 44,75 554,76

107

Para realizar el análisis de correspondencia entre instituciones y subáreas, se tiene en cuenta la metodología formada por los cinco pasos mencionados anteriormente. Descomposición de la inercia de la Tabla. Se reducen las dimensiones de la matriz de datos teniendo en cuenta los valores propios de la tabla 35 de la cual se deduce que con los dos primeros ejes se acumula una inercia del 78.02% en consecuencia, se enfoca el análisis a los dos primeros ejes, ya que el primer eje explica el 47.41% de la varianza (valor propio = 0.0018) y el segundo eje explica el 30.61% (valor propio = 0.0012).

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Cuadro 5. Histograma de los valores propios

+--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+ | NUMERO | VALOR | TAZA DE |PORCENTAJE| | |DE EJES | PROPIO |INERCIA DE| ACUMULADO| | | | |LOS EJES | | | | | λi | ךα | | | +--------+------------+----------+----------+----------------------------------------------------------------------------------+ | 1 | 0.0018 | 47.41 | 47.41 | ******************************************************************************** | | 2 | 0.0012 | 30.61 | 78.02 | **************************************************** | | 3 | 0.0004 | 9.29 | 87.31 | **************** | | 4 | 0.0002 | 5.56 | 92.86 | ********** | | 5 | 0.0002 | 4.38 | 97.24 | ******** | | 6 | 0.0001 | 1.86 | 99.11 | **** | | 7 | 0.0000 | 0.89 | 100.00 | ** | | 8 | 0.0000 | 0.00 | 100.00 | * | 0.0039 100.00

109

Extracción de los ejes factoriales. Teniendo en cuenta la matriz de contribuciones absolutas y relativas de las subáreas evaluadas en el año 2.003 para el programa de ingeniería de sistemas presentadas en el cuadro 5, se deduce que el área determinada por el código 21610 es la que más contribuye al primer eje y en el segundo eje es el área codificada con el número 21612. Además se corrobora la representación de la mayoría de modalidades de la variable subáreas con los valores dados por los cosenos cuadrados, pues estos son significativos en ambos ejes.

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Cuadro 6. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (subárea) ejes 1 y 2

+------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | FRECUENCIA | COORDENADAS | CONTRIBUCIONES | COSENOS CUADRADOS | |------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------| | IDEN –SUB_AREA P.REL DIST. | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | +------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | 601 - 21601 7.79 0.00 | -0.01 -0.02 0.00 0.00 0.00 | 0.9 2.2 0.0 0.0 0.0 | 0.13 0.22 0.00 0.00 0.00 | | 602 - 21602 7.75 0.00 | -0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 | 0.3 6.3 0.0 0.0 0.0 | 0.06 0.69 0.00 0.00 0.00 | | 603 - 21603 7.97 0.00 | -0.03 0.03 0.00 0.00 0.00 | 4.8 6.5 0.0 0.0 0.0 | 0.41 0.36 0.00 0.00 0.00 | | 604 - 21604 7.75 0.00 | -0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 | 0.4 0.5 0.0 0.0 0.0 | 0.07 0.06 0.00 0.00 0.00 | | 605 - 21605 7.79 0.00 | -0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 | 6.1 0.0 0.0 0.0 0.0 | 0.65 0.00 0.00 0.00 0.00 | | 606 - 21606 7.43 0.00 | -0.01 0.02 0.00 0.00 0.00 | 0.3 3.5 0.0 0.0 0.0 | 0.05 0.40 0.00 0.00 0.00 | | 607 - 21607 7.64 0.00 | 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 | 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 | 0.01 0.02 0.00 0.00 0.00 | | 608 - 21608 7.50 0.00 | 0.02 -0.02 0.00 0.00 0.00 | 1.1 1.7 0.0 0.0 0.0 | 0.25 0.24 0.00 0.00 0.00 | | 609 - 21609 7.46 0.00 | -0.04 0.05 0.00 0.00 0.00 | 5.4 17.1 0.0 0.0 0.0 | 0.29 0.58 0.00 0.00 0.00 | | 610 - 21610 7.20 0.02 | 0.14 0.02 0.00 0.00 0.00 | 74.0 1.5 0.0 0.0 0.0 | 0.97 0.01 0.00 0.00 0.00 | | 611 - 21611 7.78 0.00 | -0.01 -0.03 0.00 0.00 0.00 | 0.8 6.7 0.0 0.0 0.0 | 0.06 0.32 0.00 0.00 0.00 | | 612 - 21612 7.88 0.01 | -0.01 -0.09 0.00 0.00 0.00 | 0.7 53.6 0.0 0.0 0.0 | 0.02 0.93 0.00 0.00 0.00 | | 613 - 21613 8.07 0.00 | 0.03 -0.01 0.00 0.00 0.00 | 5.2 0.3 0.0 0.0 0.0 | 0.51 0.02 0.00 0.00 0.00 | +------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+

111

La contribución más significativa de la variable instituciones con respecto al primer eje corresponde a la UNAB con un 37.3% y una representación de 0.73; aunque existen otras instituciones que también contribuyen a este eje, entre otras se encuentra la UFPS, UCC BGAD, UCC BGA, UIS, UCC BGAN, UDES BMANGA. La universidad que más contribuye en relación al segundo eje es la UIS con un 62.9% y una representación de 0.78. En general con los dos primeros ejes se representa las instituciones evaluadas (Véase Tabla 20).

112

Cuadro 7. Coordenadas, contribuciones absolutas y relativas, Frecuencias activas (Instituciones) ejes 1 y 2

+---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | INDIVIDUOS | COORDENADAS | CONTRIBUCIONES | COSENOS CUADRADOS | |---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------| | IDEN - INSTITUCIONES P.REL DIST. | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | 1 2 0 0 0 | +---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+ | UFPS 11.78 0.00 | 0.04 0.01 0.00 0.00 0.00 | 11.7 0.8 0.0 0.0 0.0 | 0.49 0.02 0.00 0.00 0.00 | | UIS 13.07 0.01 | -0.04 -0.08 0.00 0.00 0.00 | 9.5 62.9 0.0 0.0 0.0 | 0.18 0.78 0.00 0.00 0.00 | | UCC BCA 10.50 0.00 | 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 | 2.3 2.5 0.0 0.0 0.0 | 0.32 0.23 0.00 0.00 0.00 | | UCC BGAN 10.51 0.00 | -0.04 0.02 0.00 0.00 0.00 | 8.3 2.2 0.0 0.0 0.0 | 0.59 0.10 0.00 0.00 0.00 | | UCC BGAD 10.73 0.00 | -0.04 0.02 0.00 0.00 0.00 | 11.5 4.5 0.0 0.0 0.0 | 0.54 0.14 0.00 0.00 0.00 | | UCC BGA 10.60 0.00 | -0.04 0.02 0.00 0.00 0.00 | 9.7 3.2 0.0 0.0 0.0 | 0.78 0.17 0.00 0.00 0.00 | | UNAB 11.44 0.01 | 0.08 -0.03 0.00 0.00 0.00 | 37.3 11.6 0.0 0.0 0.0 | 0.73 0.15 0.00 0.00 0.00 | | UNISANGIL 10.49 0.00 | -0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 | 2.1 1.0 0.0 0.0 0.0 | 0.22 0.06 0.00 0.00 0.00 | | UDES BMANGA 10.88 0.00 | 0.04 0.04 0.00 0.00 0.00 | 7.7 11.4 0.0 0.0 0.0 | 0.39 0.37 0.00 0.00 0.00 | +---------------------------------------+-------------------------------+--------------------------+--------------------------+

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Interpretación de los Ejes en estudio. En el caso se interpretarán los dos ejes seleccionados en este estudio. Para lo cual se realiza la descomposición de los ejes de la siguiente manera: PRIMER EJE: Sub_areas evaluadas en Ingeniería de Sistemas: • Las sub_áreas identificadas por los códigos 21610- 21605- 21609- 21613- 21603-

21608 y 21601 favorecen al primer eje con una contribución acumulada del 97.5% (74%, 6.1%, 5.4%, 5.2%, 4.8%, 1.1% y 0.9% respectivamente); además, se puede observar a través de sus contribuciones relativas que éstas se encuentran determinadas por el eje 1.

• Igualmente se destaca una polarización entre el subárea 21610 (0.14) con respecto a la

mayoría de las otras subáreas, especialmente las 21605 - 21609 y 21603. Instituciones: • Todas las modalidades de esta variable contribuyen en términos absolutos y relativos

con el primer eje. De acuerdo al valor expresado por medio de los cosenos cuadrados se puede concluir que están bien representadas todas las categorías de esta variable.

• Existe una polarización entre la UNAB, la UFPS, UDES BMANGA y la UCC BCA

con respecto a las demás instituciones evaluadas por el programa de ingeniería de sistemas.

SEGUNDO EJE: Subáreas evaluadas en Ingeniería de Sistemas: • Se muestra que sólo la subárea 21605 no contribuye ni está representada por el segundo

eje. Se logra obtener una contribución acumulada del 99.1% revelada por 21612 –

114

21609 – 21611 – 21603 – 21602 – 21606 – 21601 - 21608 y 21610 (53.6%, 17.1%, 6.7%, 6.5%, 6.3%, 3.5%, 2.2%, 1.7% y 1.5% respectivamente).

• La polarización existente en mayor grado es la del subárea con código 21612 (-0.09) en

relación a la 21610(0.05). Instituciones: • De igual manera que en el primer eje, todas las instituciones contribuyen al segundo eje,

pero de forma predominante la UIS; en lo concerniente a la representación la UFPS y la UNISANGIL son las únicas que no están tan representadas con este eje.

• En cuanto a la polarización, se diferencian las coordenadas de la UIS (-0.08) y la

UNAB (-0.03) con relación a las otras instituciones. Interpretación del Plano Factorial Ejes (I y II). Se grafica en el plano factorial las coordenadas de los ejes con relación a las dimensiones analizadas. Para así poder estudiar la representación gráfica (Véase Gráfico 19). Gráfico 19. Conformación plano factorial 1 y 2, según contribución frecuencia/individuos

115

Como se observa el subárea 21610 es la que define la ubicación horizontal de este eje en el plano factorial y las subáreas 21612 y 21609 lo realizan de similar forma pero en la ubicación vertical. Además la 21607 se encuentra ubicada cerca al origen de coordenadas, es decir, esta subárea poco contribuye a la construcción de los ejes.

Integración de los resultados en su contexto. Aplicando las dos reglas recomendadas para la interpretación de este tipo de planos; se puede deducir que las instituciones que están cercanas entre sí, son aquellas que poseen similar promedio en las subáreas evaluadas a las que se encuentran contiguas. Este es el caso de la UCC BGA_N, la UCC BGA y la UCC BGA_D con promedios de 5.04, 4.92 y 4.77 respectivamente en la subárea 21603. Nótese que ellas también se ubican en lugar opuesto al de la componente 21610 en la que obtuvieron bajo desempeño De igual manera se tiene que la UFPS, la UCC BARRANCABERMEJA y la UDES BMANGA están cerca a la subárea 21613 con los promedios similares de 5.13, 4.99 y 4.87. Del grupo anterior la UFPS y la UDES BMANGA tienden a ubicarse hacia la parte derecha, pues el mayor promedio de éstas fue el obtenido en la subárea 21610 (5.52 y 4.99). La UNAB obtuvo sus mayores promedios en las subáreas 21613 y la 21610. Como obtuvo el promedio más alto en la subárea 21610 se ubica más cerca de ésta que las demás instituciones. Ello es indicador de una fortaleza de la UNAB en la subárea referida. No ocurre así con las subáreas 21605 y 21609 en las que presentó más bajo promedio. Se distingue la UIS por su acercamiento a la subárea 21612, lo cual es indicador del fortalecimiento de sus estudiantes en esta área y al mismo tiempo se encuentra en posición opuesta a la 21610, que es la subárea en la que obtuvieron un menor desempeño. Se encuentra también que los estudiantes de la UIS obtuvieron promedio alto en las componentes 21611, 21608 y 21601. Cerca del origen de coordenadas se encuentra ubicada UNISANGIL, se aprecia que es una de las instituciones con los promedios más bajos y además que son muy similares entre sí estos resultados, excepto en la sub-área 21610 en la que tuvo su más bajo desempeño.

116

5.4 DIAGRAMAS DE CAJA, LOCALIZACION Y VARIABILIDAD 5.4.1 Definición. Es una herramienta útil que permite ver un conjunto de datos sometidos a una investigación, con más percepción que la observación directa de los datos numéricos. Este concepto estadístico fue implementado en 1977 por John Tukey (citado por Hildebrand, 1997) quien publicó un tipo de gráfico estadístico para resumir información utilizando cinco medidas estadísticas: el valor mínimo, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el valor máximo. A diferencia de otros gráficos, los diagramas de caja hacen énfasis en las medidas de posición. Su utilización, además de facilitar la identificación de aspectos sobre la forma de la distribución de la variable y detectar la presencia de datos atípicos, permite realizar comparaciones entre distintas poblaciones. Un diagrama de caja consiste en un rectángulo cuya longitud es el rango intercuartílico, dividido por un segmento a la altura de la mediana y complementado por dos líneas (llamadas bigotes) que parten de los extremos del rectángulo, cuya longitud no supera 1,5 veces el rango intercuartílico y que intentan alcanzar los valores mínimo y máximo observados. El rango intercuartil es la diferencia entre los cuartiles uno y tres (RIC = Q3 – Q1) y da información acerca de la variación del 50% central de los datos El rectángulo se localiza desde el primer hasta el tercer cuartil e indica donde se posiciona la mediana y por lo tanto su relación con los cuartiles primero y tercero. Si la mediana está más cerca al Q3 que al Q1 la asimetría es hacia la izquierda, si está más cerca al Q1 que al Q3 la asimetría es hacia la derecha. Las líneas que sobresalen de la caja se llaman bigotes. Estas líneas o bigotes presentan información sobre la variación del 25% inferior y del 25% superior de los datos y tienen un límite de prolongación, de modo que cualquier caso que no se encuentre dentro de este rango es marcado e identificado individualmente. Si bien hay distintas posturas sobre cual debe ser la longitud de los bigotes, la decisión final debe acomodarse a lo que los objetivos de la investigación determinen; en todo caso, su longitud puede diferir, según se explica a continuación. La línea superior se extiende hasta encontrar, bien sea, el mayor de los datos o el valor correspondiente al resultado de sumar 1.5*RIC al Q3 (lo primero que ocurra). De manera

117

similar, la línea inferior se extiende hasta encontrar el menor de los datos o bien, el resultado de restar 1.5*RIC al Q1. Un dato que se encuentre por fuera de los límites definidos por: Q1–(1,5*RIC) a Q3+(1,5*RIC) es candidato a ser considerado como un dato atípico y si está fuera del intervalo delimitado por Q1–(3*RIC) a Q3+(3*RIC), es considerado en valor extremo. Gráfico 20. Estructura del Diagrama de Caja

Modelo de diagramas de cajas aplicado al programa de Ingeniería de Sistemas en los años 2003 y 2004. Para ilustración de la forma cómo los procedimientos del diagrama de caja se involucran dentro del modelo de análisis de los ECAES, se analiza el programa Ingeniería de Sistemas de las Instituciones de Educación Superior del Nororiente Colombiano que presentaron las pruebas en el año 2003:

118

Tabla 36. Universidades que presentaron pruebas ECAES año 2003

N° NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN Total estud.

1

CORPORACION UNIVERSITARIA DE SANTANDER –UDES- (BUCARAMANGA)

71

2 FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL – UNISANGIL – 55 3 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB- 65 4

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA –UCC– (BARRANCABERMEJA)

84

5

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – UCC – (BUCARAMANGA)

134

6 UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SATANDER – UFPS - 186 7 UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER – UIS - 216

Las Subáreas que se evaluaron en el programa de Ingeniería de Sistemas en el año 2003 son:

Tabla 37. Subáreas evaluadas - año 2003

NOMBRE DE LA SUB-ÁREA CÓDIGO Económico Administrativa 21604 Física 21602 Humanidades 21603 Matemáticas 21601 Ciencias Básicas de Ingeniería 21605 Informática Teórica 21608 Matemáticas Discreta 21606 Programación y Algorítmica 21607 Administración de Información 21611 Arquitectura del Computador 21609 Ingeniería del Software 21613 Redes y Comunicaciones 21610 Sistemas y Organizaciones 21612

Las universidades que presentaron las pruebas ECAES Año 2004 en el programa de Ingeniería de Sistemas son:

119

Tabla 38. Universidades que presentaron pruebas ECAES año 2004

N° NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN Total Est

1 CORPORACIÓN EDUCATIVA MAYOR DEL DESARROLLO SIMON BOLIVAR (CÚCUTA)

30

2 CORPOR. UNIVERSITARIA DE CIENCIA Y DESARROLLO – UNICIENCIA- (B|MANGA)

11

2 UNIVERSIDAD INCCA DE COLOMBIA (BARRANCABERMEJA) 18 3 FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL -UNISANGIL- (VELEZ) 18

4 CORPORACION UNIVERSITARIA DE SANTANDER –UDES- (BUCARAMANGA)

23

5 CORPORACIÓN UNIVERSITARIA DE SANTANDER –UDES- (CÚCUTA) 26 6 FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL – UNISANGIL – (SANGIL) 28

7 UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – UCC- (BARRANCABERMEJA)

34

8 UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMIBIA – UCC- (BUCARAMANGA)

123

9 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB- 56 10 UNIVERSIDAD INCCA DE COLOMBIA –INCCA- (BUCARAMANGA) 87

12 UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER – UFPS- (CUCUTA)

125

13 UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER – UIS - 130

Los componentes que se evaluaron en el programa de Ingeniería de Sistemas en el año 2004 están codificados de la siguiente forma:

Tabla 39. Componentes Evaluados – año 2004 NOMBRE DEL COMPONENTE CÓDIGO

COMPRENSIÓN LECTORA 187 MATEMÁTICAS 233 HUMANIDADES 234 FÍSICA 235 ECONOMICO ADMINISTRATIVO 236 CIENCIAS BASICAS DE INGENIERIA 303 MATEMATICA DISCRETA 304 PROGRAMACIÓN Y ALGORITMO 305 INFORMATICA TECNICA 306 ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR 307 REDES Y COMUNICACIONES 308 ADMINISTRACIÓN DE INFORMACIÓN 309 SISTEMA Y ORGANIZACIÓN 310 INGENIERIA DEL SOFTWARE 311

120

En el siguiente gráfico se presentan los Diagramas de Cajas con los puntajes institucionales en Ingeniería de Sistemas, para las IES en el rango de 51 a 100 estudiantes.

Gráfico 21. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 51 a 100 estudiantes – año 2003

556571748460N =

INSTITUCIONES DE 51 -100 ESTUDIANTES AÑO 2003

UNISANGIUNAB

UDES B/MUCC BMAN N

UCC BARRUCC B/MA D

PUN

TAJE

TO

TAL

PO

R A

REA

S

70

60

50

40

30

20

Esta gráfica permite establecer comparaciones entre los puntajes obtenidos por los estudiantes en los ECAES. En las seis instituciones se observa que la mediana es superior a 40. La institución con mayor variabilidad en los resultados es la UCC – Barrancabermeja y la que presenta menor variabilidad es la UDES – Bucaramanga. Se aprecia simetría en la distribución de los resultados, excepto en UNAB y UNISANGIL donde se evidencia un ligero sesgo hacia valores superiores.

121

En la Fundación Universitaria de Sangil (UNISANGIL) se encuentra un estudiante con puntaje, superior al de los demás de esta misma institución (valor atípico). En el siguiente gráfico se presentan los Diagramas de Cajas con los puntajes institucionales en Ingeniería de Sistemas, para las IES en el rango de 101 y más estudiantes. Gráfico 22. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 101 y más estudiantes, año 2003

216186N =

INSTITUCIONES DE 101 Y MAS ESTUDIANTES AÑO 2003

UISUFPS

PUN

TAJE

TO

TAL

100

90

80

70

60

50

40

30

20

Aún cuando en la UIS los puntajes son más altos que en la UFPS, la distribución de los resultados de los estudiantes es similar en las dos instituciones. Ambas son simétricas y tienen variabilidad similar en el 50% central de los datos. En el siguiente gráfico se presentan los Diagramas de Cajas con los puntajes institucionales en Ingeniería de Sistemas, para las IES en el rango de 5 a 50 estudiantes.

122

Gráfico 23. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 5 a 50 estudiantes – año 2004

46112623343018N =

INSTITUCIONES RANGO 1 DE 5 A 50 ESTUDIANTES

UNISANGIUNICIENC

UDES CUCUDES BMA

UCC BARRSIMON B

INCCA BA

Punt

aje

Tota

l

130

120

110

100

90

80

70

60

La Universidad INCCA de Barrancabermeja es la que presenta menor variabilidad, sin embargo un estudiante obtuvo un puntaje muy bajo. Aún cuando los puntajes medianos difieren, en las demás instituciones la variación es similar, con un sesgo hacia la izquierda en UNICIENCIA y la presencia de varios valores atípicos en UNISANGIL.

123

Gráfico 24. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango 51 a 100 estudiantes – año 2004.

Se observa que los resultados en las 4 instituciones aproximadamente son simétricos, con valores medianos muy similares. En la UNAB existe un estudiante cuyos resultados sobresalen en comparación a los de todo el grupo.

124

Gráfico 25. Diagrama de Caja para Instituciones en el rango de 101 y más estudiantes del año 2004

Los niveles de desempeño en las tres instituciones difieren tanto en sus valores medianos como en la dispersión. Se evidencia simetría en las tres distribuciones; sin embargo, en la UFPS y en la UIS se encuentran estudiantes que sobresalen por resultado alto (valores atípicos superiores) y hay un estudiante en la UNAB y otro en la UFPS cuyos puntajes son significativamente inferiores a los de los demás de su institución. Diagrama de Cajas por programas. En este tipo de diagramas de caja se compara, por programa en cada institución, los resultados obtenidos por sus estudiantes en cada una de las subáreas, componentes o competencias evaluadas en el examen. El propósito es presentar la información resumida de tal forma que se puedan apreciar las diferencias entre los resultados obtenidos en las diferentes subáreas por los estudiantes de cada institución. De esta forma, en cada IES se tiene información acerca de las subáreas que tiene mayores fortalezas y en cuáles mayores debilidades. También se evidencian comportamientos de los estudiantes en cuanto a los resultados obtenidos y su variación. El siguiente gráfico presenta el diagrama de caja de los resultados en cada una de las subáreas obtenidos por los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la UFPS.

125

Gráfico 26. Diagrama de Caja por subáreas evaluadas en el año 2003. Programa de Ingeniería de Sistemas – UFPS

186186186186186186186186186186186186186N =

Código Subárea

2161321612

2161121610

2160921608

2160721606

2160521604

2160321602

21601

Pu

nta

je E

sta

nd

ar

12

10

8

6

4

2

0

Aun cuando en la Universidad Francisco de Paula Santander se presentan datos atípicos en algunas de las subáreas, dada la cantidad de estudiantes que presentaron la prueba, esto resultan ser poco relevante para el análisis en conjunto. La mediana de la subárea 21612, Sistemas y Organizaciones, es inferior a las medianas de las otras subáreas. En las subáreas: Matemáticas (21601), Humanidades (21603), Ingeniería del Software (21613) y Sistemas y Organizaciones (21612), la mediana coincide con el primer cuartil evidenciando un acentuado sesgo positivo; caso contrario ocurre con la subárea Arquitectura del Computador (21609).

En el anexo se presentan los diagramas correspondientes a las demás instituciones del nororiente colombiano que presentaron prueba ECAES en Ingeniería de Sistemas Variabilidad. La homogeneidad o heterogeneidad de los datos es un aspecto importante a tener en cuenta al describir la información. Existen diferentes formas de cuantificar esa

126

variabilidad. Entre ellas se encuentran los diagramas de caja, que generalmente hacen parte del análisis exploratorio de datos, pero que aquí los utilizaremos para establecer comparaciones entre los resultados de los exámenes ECAES entre instituciones. Sin embargo, las medidas más frecuentemente utilizadas para cuantificar esa variabilidad de los datos son la varianza y, su raíz cuadrada, la desviación estándar o desviación típica. La varianza es el promedio de los cuadrados de las desviaciones de los datos con respecto a la media aritmética:

( )

N

Xi

i∑ −=

2

2µ

σ

Su cálculo permite, no solamente establecer la magnitud de la variación de los datos sino también, encontrar las posibles fuentes de variación incorporando algunos factores posibles de variación en su cálculo y descomponiendo ésta en función de esos factores. La desviación típica o desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. Expresa la dispersión de la información y se expresa en las mismas unidades de la variable. La desviación estándar es, tal vez, la medida de dispersión más utilizada en estadística:

( )

N

Xi

i∑ −=

2µσ

Para el análisis de los ECAES vamos a establecer en primer lugar gráficas de caja y de barras en las que, para cada institución, se centra la barra en el promedio y se construye una barra cuya longitud es de cuatro desviaciones estándar (dos desviaciones por encima y dos por debajo del promedio). Bajo el supuesto de que los resultados se distribuyen normalmente, cada una de estas barras incluye el 95% de los resultados de cada IES. Así, podemos comparar tanto el desempeño del 50% “central” de los estudiantes y el del 25% superior y 25% inferior (diagrama de cajas), como el desempeño promedio y la variabilidad de los resultados por institución de educación superior. A manera de ilustración, presentemos los resultados de los exámenes en el año 2003 para el programa Ingeniería de Sistemas

127

Gráfico 27. Diagrama de Caja para las instituciones de educación superior

715565607484216186N =

Instituciones de Educación Superior

UDES BGAUNISANGIL

UNABUCC BGA_D

UCC BGA_NUCC BCA

UISUFPS

Punt

aje

Tota

l

100

90

80

70

60

50

40

30

20

En el anterior gráfico se encuentra que los resultados de los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la UIS son superiores a los de las demás instituciones, le siguen en su orden la UFPS y la UNAB. Sin embargo, nótese que la variabilidad de los resultados de la UIS se espera que sea alta, aun cuando más del 75% de los estudiantes están por arriba de 50 puntos (promedio general), se encuentran varios casos candidatos a ser atípicos tanto superiores como con resultados inferiores. En la UFPS, cuya mediana está cerca de los cincuenta puntos, se aprecia un ligero sesgo hacia resultados con puntajes mayores, inclusive con varios posibles atípicos.

128

Gráfico 28. Diagrama de variabilidad para las instituciones de educación superior

715565607484216186N =

Instituciones de Educación Superior

UDES BGAUNISANGIL

UNABUCC BGA_D

UCC BGA_NUCC BCA

UISUFPS

Med

ia +

- 2 D

S Pu

ntaj

e To

tal

80

70

60

50

40

30

20

El diagrama anterior muestra un promedio mayor en la Universidad Industrial de Santander, seguido por el de los estudiantes de la Universidad Francisco de Paula Santander y de la Universidad Autónoma de Bucaramanga. Las barras construidas alrededor del promedio de cada institución permiten apreciar una mayor variabilidad en los resultados de la UIS, la UFPS y la UCC BGA, que en las otras instituciones. Ahora bien, el siguiente gráfico resume el comportamiento por institución, en cuanto a promedio y desviación estándar, comparados con el promedio nacional, la desviación estándar nacional y los de las otras instituciones del nororiente colombiano.

129

Gráfico 29. Ubicación de las IES del Nororiente Colombiano respecto a desviación estándar y el promedio nacional año 2003

Ingeniería de Sistemas - 2003

1.UFPS 2.UIS 3.UCC BCA 4.UCC BGAN 5.UCC BGAD

6.UCC BGA 7.UNAB 8.UNISANGIL 9.UDES BGA

DESVIACIÓN ESTÁNDAR

PRO

MED

IO

9

8

7

65

4 3

2

1

Las Universidades Industrial de Santander y Francisco de Paula Santander, se ubican en el primer cuadrante con promedio institucional por encima del promedio nacional y variabilidad inferior a la desviación estándar nacional. Sin embargo, se aprecia que para ambas instituciones, la variabilidad de los resultados es similar, pero el promedio es mayor en la UIS que en la UFPS. Las demás Instituciones están ubicadas en el tercer cuadrante, con promedio y desviación estándar inferiores a los nacionales. Nótese que instituciones como UNISANGIL y la UNAB tienen variación similar, pero esta última presenta un mayor promedio aritmético. De manera similar, se aprecia que la Universidad Cooperativa de Colombia tiene resultados promedio similares en Barrancabermeja y en la jornada nocturna de Bucaramanga, pero la primera tiene menos variación que la segunda.

I II

III IV

130

Comparación resultados instituciones Nororiente Colombiano

Gráfico 30. Comparación de Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2004

Comparación IES años 2003 y 2004

Ingeniería de Sistemas

Promedio año 2003

605040

Prom

edio

año

200

4

120

110

100

90

8.UFPS

7.UIS

6.UNAB

5.UDES BGA

4.UCC BCA

3.UNISANGIL SGL

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

8

7

65

4

32

1

131

Gráfico 31. Ajuste de Regresión - Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2004.

Comparación IES años 2003 y 2004

Ingeniería de Sistemas

Promedio año 2003

605040

Prom

edio

año

200

4120

110

100

90

8.UFPS

7.UIS

6.UNAB

5.UDES BGA

4.UCC BCA

3.UNISANGIL SGL

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

Ajuste Regresión

8

7

65

4

32

1

132

Gráfico 32. Comparación de Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2005.

Comparación IES años 2003 y 2005

Ingeniería de Sistemas

Promedio año 2003

605040

Prom

edio

año

200

5

120

110

100

90

80

8.UFPS

7.UIS

6.UNAB

5.UDES BGA

4.UCC BCA

3.UNISANGIL SGL

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

8

7

6

54

3

21

133

Gráfico 33. Ajuste de Regresión - Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2003 y 2005.

Comparación IES años 2003 y 2005

Ingeniería de Sistemas

Promedio año 2003

605040

Prom

edio

año

200

5

120

110

100

90

80

8.UFPS

7.UIS

6.UNAB

5.UDES BGA

4.UCC BCA

3.UNISANGIL SGL

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

Ajuste Regresión

8

7

6

54

3

21

134

Gráfico 34. Comparación de Promedios en Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2004 y 2005

Comparación IES años 2004 y 2005

Ingeniería de Sistemas

Promedio año 2004

1201101009080

Prom

edio

año

200

5

120

110

100

90

80

13.UFPS

12.UIS

11.UNAB

10.UDES BGA

9.UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

5.INCCA BGA

4.INCCA BCA

3.UNISANGIL VLZ

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

13

12

11

109 87

6

5

43

21

135

Gráfico 35. Ajuste de Regresión - Ingeniería de Sistemas por IES – Años 2004 y 2005.

Comparación IES años 2004 y 2005

Ingeniería de Sistemas

Promedio año 2004

1201101009080

Prom

edio

año

200

5120

110

100

90

80

13.UFPS

12.UIS

11.UNAB

10.UDES BGA

9.UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

5.INCCA BGA

4.INCCA BCA

3.UNISANGIL VLZ

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

Ajuste Regresión

13

12

11

109 87

6

5

43

21

5.5 ANALISIS DE CORRELACIÓN 5.5.1 Medidas de asociación entre dos variables. La correlación lineal es una medida descriptiva que permite determinar la asociación lineal entre pares de variables cuantitativas observadas sobre los mismos individuos. Asociado al concepto de correlación se encuentran las definiciones de covarianza y medida de la correlación. 5.5.2 La covarianza. Es una medida de la variación conjunta de las variables y forma parte en la definición de los coeficientes que miden la relación entre esas variables. La covarianza se basa en las unidades de medida originales de las dos variables X e Y. Para calcular la covarianza de una población de tamaño N se define con la siguiente expresión:

136

( )( )N

yx yixixy

∑ −−=

µµσ

5.5.3 El coeficiente de correlación lineal de Pearson. Es una medida adimensional que permite comparar covarianzas de distintas distribuciones conjuntas, dividiendo entre el producto de las desviaciones estándar de las variables X y Y :

( )yx

xyyx

yxyxCovr

σσσ ),(

)var()var(,

== 11 ≤≤− r

El valor del índice de correlación varía en el intervalo [-1,+1]. Un coeficiente de correlación igual a cero indica una incorrelación entre las dos variables, de manera que la variación en una de ellas no influye en el valor que pueda tomar la otra variable. Un coeficiente de correlación igual o cerca a -1 indica una dependencia negativa entre las dos variables, denominada relación inversa, de manera que cuando una de ellas aumenta la otra disminuye. Un coeficiente de correlación igual o cerca a +1 indica una dependencia positiva entre las dos variables, denominada relación directa, de manera que cuando una de ellas aumenta la otra también aumenta o viceversa. 5.5.4 Matriz de Correlación. La matriz de correlación R , se define como un arreglo rectangular formado por filas y columnas, cuyas entradas son los coeficientes de correlación entre cada par de variable; se expresa de la siguiente forma:

1

11

21

221

112

L

MOMM

L

L

pp

p

p

rr

rrrr

R =

137

La entrada rij es el coeficiente de correlación entre las variables Xi y Xj. Con estos conceptos estadísticos se espera encontrar relación entre pares de componentes, áreas o competencias, evaluadas por las pruebas ECAES en los diferentes programas de las instituciones de Educación Superior. Si por ejemplo, el coeficiente de correlación es muy cercano a 1 entre los pares de variables Comprensión Lectora y Matemáticas se podría afirmar que para un estudiante que obtuvo un buen puntaje en la primera, obtendrá un buen puntaje en la otra; o en caso contrario, si se obtiene un bajo puntaje en el área de Comprensión Lectora podría obtener bajo puntaje en el área de Matemáticas. 5.5.5 Correlación entre subáreas y componentes evaluados por ECAES en los años 2003 y 2004 por los estudiantes del programa de Ingeniería de Sistemas de las IES del Nororiente Colombiano. En la siguiente tabla se presenta la matriz de coeficientes de correlación entre pares de subáreas calculados a partir de los resultados obtenidos por los estudiantes del programa Ingeniería de Sistemas, año 2003, en la Universidad Francisco de Paula Santander: Tabla 40. Matriz de coeficientes de correlación de las subáreas evaluadas en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander, año 2003. MATRIZ R 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21608 21609 21610 21611 21612 21613

21601 1.00 0.12 0.10 0.12 0.27 0.21 0.29 0.31 0.32 0.09 0.15 0.20 0.16 21602 0.12 1.00 -0.03 0.07 0.17 0.06 0.20 0.15 0.07 0.07 0.07 0.17 0.01 21603 0.10 -0.03 1.00 0.24 0.18 0.09 0.18 0.21 0.25 0.11 0.13 0.31 0.14 21604 0.12 0.07 0.24 1.00 0.10 0.15 0.23 0.33 0.17 0.05 0.10 0.27 0.16 21605 0.27 0.17 0.18 0.10 1.00 0.18 0.19 0.24 0.23 0.00 0.15 0.17 0.12 21606 0.21 0.06 0.09 0.15 0.18 1.00 0.13 0.20 0.12 0.12 0.10 0.21 0.14 21607 0.29 0.20 0.18 0.23 0.19 0.13 1.00 0.25 0.20 0.11 0.13 0.26 0.14 21608 0.31 0.15 0.21 0.33 0.24 0.20 0.25 1.00 0.31 0.15 0.27 0.30 0.26 21609 0.32 0.07 0.25 0.17 0.23 0.12 0.20 0.31 1.00 0.01 0.12 0.16 0.30 21610 0.09 0.07 0.11 0.05 0.00 0.12 0.11 0.15 0.01 1.00 0.06 0.02 0.17 21611 0.15 0.07 0.13 0.10 0.15 0.10 0.13 0.27 0.12 0.06 1.00 0.29 0.15 21612 0.20 0.17 0.31 0.27 0.17 0.21 0.26 0.30 0.16 0.02 0.29 1.00 0.32 21613 0.16 0.01 0.14 0.16 0.12 0.14 0.14 0.26 0.30 0.17 0.15 0.32 1.00

138

La mayoría de los coeficientes de la tabla anterior, están cercanos a cero; por lo tanto se evidencia una baja relación lineal entre las subáreas. 5.5.6 Diagramas de Dispersión. El diagrama de dispersión es la representación de los distintos pares de valores sobre unos ejes cartesianos. Este procedimiento gráfico habitual representa una ariable bidimensional en una nube de puntos o diagrama de dispersión en la que cada valor ( )ji yx , que aparece en la población se representa por un único punto de abscisa ix y ordenada jy . En dicha nube de puntos podemos apreciar la relación entre las variables. Gráfico 36. Diagrama de Dispersión (nube de puntos)

139

Gráfico 37. Diagramas de dispersión del programa Ingeniería de Sistemas en las subáreas que presentaron mayor correlación.

SUBAREAS DE LA UFPS DEL AÑO 2003

21608 : Informática Teórica

987654321

2160

4 : E

conó

mic

o Ad

min

istra

tiva

12

10

8

6

4

2

0

SUBAREAS DE LA UFPS DEL AÑO 2003

21609 : Arquitectura del Computador

987654321

2160

1 : M

atem

átic

as

8

7

6

5

4

3

2

1

SUBAREAS DE LA UFPS AÑO 2003

21612 = SISTEMAS Y ORGANIZACIONES

1210864202

16

13

= I

NG

EN

IER

IA D

E S

OF

TW

A

10

8

6

4

2

0

SUBAREAS DE LA UFPS AÑO 2003

21608 : Informática Teórica

987654321

2160

9 : A

rqui

tect

ura

del C

ompu

tado

r 9

8

7

6

5

4

3

2

1

SUBAREAS DE LA UFPS DEL AÑO 2003

21612 : SISTEMAS Y ORGANIZACIONES

121086420

21

60

2:

FÍS

ICA

8

7

6

5

4

3

2

SUBAREA DE LA UFPS AÑO 2003

21608 : Informática Teórica

987654321

2160

9 : A

rqui

tect

ura

del C

ompu

tado

r

9

8

7

6

5

4

3

2

1

SUBAREAS DE LA UFPS DEL AÑO 2003

21608 : Informática Teórica

987654321

2161

2 : S

iste

mas

y O

rgan

izac

ione

s

12

10

8

6

4

2

0

SUBAREAS DE LA UFPS DEL AÑO 2003

21603 : Humanidades

121086420

2161

2 : S

iste

mas

y O

rgan

izac

ione

s

12

10

8

6

4

2

0

140

En los diagramas del gráfico anterior, es posible que un punto corresponda a varios estudiantes que obtuvieron los mismos puntajes en las dos subáreas de comparación. Solamente se aprecia un relación positiva entre las subáreas Humanidades y Sistemas y Organizaciones; el bajo coeficiente de correlación asociado puede explicarse por la presencia de datos atípicos. Se presenta en la tabla siguiente la matriz de coeficientes de correlación entre pares de áreas o componentes, calculados a partir de los resultados obtenidos por los estudiantes del programa Ingeniería de Sistemas, año 2004 en la Universidad Francisco de Paula Santander: Tabla 41. Coeficientes de correlación entre componentes evaluados en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander, año 2004. MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1 0.10 0.04 0.37 0.17 -0.12 0.28 0.23 0.05 0.08 0.08 0.12 0.00 0.16 233 0.10 1 0.15 0.05 0.07 0.01 0.11 0.14 0.02 0.04 0.03 0.06 -0.07 0.01 234 0.04 0.15 1 0.06 0.09 0.12 0.16 0.10 -0.01 0.11 0.16 -0.07 0.09 0.13 235 0.37 0.05 0.06 1 -0.05 -0.02 0.21 0.15 0.09 0.04 0.15 -0.06 -0.10 0.18 236 0.17 0.07 0.09 -0.05 1 -0.05 0.14 0.13 -0.05 0.03 0.19 -0.08 -0.04 0.15 303 -0.12 0.01 0.12 -0.02 -0.05 1 0.03 0.03 0.04 0.09 0.03 0.08 -0.09 0.05 304 0.28 0.11 0.16 0.21 0.14 0.03 1 0.34 0.10 0.05 -0.03 0.05 0.10 0.16 305 0.23 0.14 0.10 0.15 0.13 0.03 0.34 1 0.12 0.32 -0.06 0.21 0.04 0.30 306 0.05 0.02 -0.01 0.09 -0.05 0.04 0.10 0.12 1 0.17 -0.05 0.12 -0.07 0.20 307 0.08 0.04 0.11 0.04 0.03 0.09 0.05 0.32 0.17 1 0.02 0.06 -0.09 0.19 308 0.08 0.03 0.16 0.15 0.19 0.03 -0.03 -0.06 -0.05 0.02 1 -0.02 -0.08 0.07 309 0.12 0.06 -0.07 -0.06 -0.08 0.08 0.05 0.21 0.12 0.06 -0.02 1 -0.03 -0.02 310 0.00 -0.07 0.09 -0.10 -0.04 -0.09 0.10 0.04 -0.07 -0.09 -0.08 -0.03 1 -0.08 311 0.16 0.01 0.13 0.18 0.15 0.05 0.16 0.30 0.20 0.19 0.07 -0.02 -0.08 1

Los resultados de los coeficientes de correlación para los pares de componentes presentados en la tabla anterior también son muy cercanos a cero; esto significa, que existe baja relación lineal entre los resultados de los componentes evaluados. En este caso a observar un coeficiente de correlación de 0.37 entre las áreas Comprensión Lectora y Humanidades y uno de 0.34 entre Matemáticas Discreta y Programación y Algoritmo; sin embargo, como se aprecia en el gráfico 3, éstos pueden estar influenciados por estudiantes que obtuvieron cero en algunos de esos componentes.

141

COMPONENTES DE LA UFPS AÑO 2004

187 = COMPRENSIO LECTORA

13121110987

235

= H

UM

AN

IDA

DE

S

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPONENTES DE LA UFPS AÑO 2004

304 = PROGRAMACION Y ALGORITMO

14121086420-2

305

= M

AT

EM

AT

ICA

DIS

CR

ET

A

13

12

11

10

9

8

COMPONENTES DE LA UFPS AÑO 2004

305 = PROGRAMACION Y ALGORITMICO

1312111098

307

= A

RQ

UIT

EC

TU

RA

DEL

CO

MP

UT

AD

OR

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPONENTES DE LA UFPS AÑO 2004

305 = PROGRAMACION Y ALGORITMICO

1312111098

311

= IN

GEN

IER

IA D

EL

SO

FT

WA

RE 14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPONENTES DE LA UFPS AÑO 2004

187 = COMPRENSION LECTORA

13121110987

304

= M

AT

EM

AT

ICA

DIS

CR

ET

A

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPONENTES DE LA UFPS AÑO 2004

187 = COMPRENSION LECTORA

13121110987

304

= P

RO

GR

AM

AC

ION

Y A

LGO

RIT

MO 14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 38. Diagramas de dispersión correspondientes a los componentes que presentaron coeficientes de correlación significativos en el programa de Ingeniería de Sistemas para la Universidad Francisco de Paula Santander.

142

5.5.7 Correlación del componente comprensión lectora entre los componentes de ingeniería de sistemas de las IES del Nororiente Colombiano. Por iniciativa del ICFES, la evaluación ECAES 2004 incluyó para los programas evaluados, un nuevo componente, cuyo propósito fue indagar el grado de desarrollo de la comprensión lectora de los estudiantes por medio de la aplicación de estrategias comunicativas y lingüísticas específicas, que posibilitan el análisis y el establecimiento de relaciones entre los distintos componentes de un texto. Este nuevo componente en particular, pretende conocer la forma como los estudiantes se aproximan a los distintos niveles de interpretación textual: local, global e intertextual; así como a las tres dimensiones de la competencia: interpretativa, argumentativa y propositiva. Se consideró de importancia en el presente trabajo, establecer la correlación entre el componente Comprensión Lectora y los resultados en los demás componentes obtenidos por los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de las IES del Nororiente colombiano. Los resultados se presentan en la siguiente tabla. Tabla 42. Coeficientes de correlación Comprensión Lectora con cada uno de los componentes evaluados en las IES del Nororiente Colombiano del año 2004.

N° UNIVERSIDAD N° EST 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

1 UIS 130 0.02 0.09 0.11 0.05 0.19 0.05 0.17 0.09 0.04 0.03 0.04 -0.12 0.15

2 UFPS 125 0.10 0.04 0.37 0.17 -0.12 0.28 0.23 0.05 0.08 0.08 0.12 0.00 0.16

3 INCCA BUMANGA 87 -0.01 0.12 -0.12 0.11 -0.04 -0.10 0.27 0.09 -0.08 0.19 0.04 0.14 0.16

4 UCC B/NGA DIUR 68 0.12 0.12 0.36 -0.05 -0.05 -0.11 -0.04 -0.11 -0.11 -0.04 -0.01 0.07 0.06

5 UCC B/NGA NOCT 55 -0.02 -0.11 -0.08 0.07 0.08 0.04 0.00 -0.09 -0.13 0.22 0.14 0.19 0.09

6 UNAB 56 0.27 0.09 0.33 0.09 -0.06 0.11 -0.04 0.25 0.08 0.19 0.33 -0.02 0.21

7 UCC BARRANCA 34 -0.07 -0.14 0.13 -0.29 -0.07 -0.28 -0.09 -0.13 0.45 0.35 -0.26 0.02 0.28

8 INCA DE BARRANCA 18 -0.29 -0.07 0.24 -0.20 -0.20 0.11 0.07 0.05 -0.06 0.26 -0.40 -0.09 -0.12

9 UNICIENCIA 11 -0.02 0.25 -0.23 -0.17 0.29 -0.34 -0.25 -0.25 -0.11 -0.14 -0.14 0.00 -0.01

10 SIMON BOLIVAR 30 0.16 0.06 -0.15 -0.17 0.19 -0.19 -0.08 0.06 0.23 0.07 0.08 0.27 -0.14

11 UNISANGIL -SAN GIL- 28 0.26 0.03 0.10 -0.06 0.43 0.40 0.40 0.06 -0.24 0.38 0.05 -0.26 0.24

12 UDESS CUCUTA 26 0.05 0.18 0.42 -0.03 -0.19 0.01 0.17 0.37 0.04 -0.16 0.28 -0.30 0.19

13 UDES BUMANGA 23 0.27 0.25 0.31 -0.12 -0.07 0.16 -0.04 0.21 0.30 -0.03 0.37 0.14 0.34

14 UNISANGIL – VELEZ- 18 -0.06 0.45 -0.01 -0.07 -0.34 -0.10 -0.12 0.12 0.01 0.11 -0.16 0.40 0.31

Como complemento a la información contenida en tabla anterior, se elaboran los diagramas de dispersión, comparando la calificación en Comprensión Lectora con la calificación obtenida por los estudiantes en cada una de las otras componentes. En el siguiente gráfico están los diagramas de dispersión referidos para los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Industrial de Santander.

143

Gráfico 39. Comparación entre Comprensión Lectora y demás componentes del examen 2004, en el programa de Ingeniería de Sistemas para la Universidad Industrial de Santander.

COMPRENSION LECTORA

141312111098

MAT

EMAT

ICAS

16

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPRENSION LECTORA

141312111098

ECO

NO

MIC

O A

DM

INIS

TRAT

IVO

16

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPRENSION LECTORA

141312111098

PRO

GR

AMAC

ION

Y A

LGO

RIT

MIC

A

14

13

12

11

10

9

8

COMPRENSION LECTORA

141312111098

MAT

EMAT

ICAS

DIS

CR

ETA

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPRENSION LECTORA

141312111098

HU

MAN

IDAD

ES

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPRENSION LECTORA

141312111098

ARQ

UIT

ECTU

RA

DE

CO

MPU

TAD

OR

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

144

Continuación Gráfico 39. Comparación entre Comprensión Lectora y demás componentes del examen 2004, en el programa de Ingeniería de Sistemas para la Universidad Industrial de Santander.

COMPRENSION LECTORA

141312111098

INFO

RM

ATIC

A TE

CN

ICA

13

12

11

10

9

8

COMPRENSION LECTORA

141312111098

RED

ES Y

CO

MU

NIC

ACIO

NES

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPRENSION LECTORA

141312111098

ADM

INIS

TRAC

ION

DE

INFO

RM

ACIO

N

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPRENSION LECTORA

141312111098

CIE

NC

IAS

BA

SIC

AS

DE

ING

EN

IER

IA

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

COMPRENSION LECTORA

141312111098

ING

EN

IER

IA D

EL

SO

FT

WA

RE

13

12

11

10

9

8

COMPRENSIÓN LECTORA

141312111098

SIS

TE

MA

S Y

OR

GA

NIZ

AC

ION

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

145

5.6 ANÁLISIS DE NORMALIDAD 5.6.1 Función de Densidad de Probabilidad Normal. Una variable aleatoria X tiene un comportamiento “normal” si su función de densidad de probabilidad está dada por la expresión:

πσ

σµ

2)(

2

21

−

−

=

x

exf

Donde µ y σ son parámetros con σ >0 y -∞ < x < ∞. En ella, µ representa la media aritmética y σ la desviación estándar. Nótese que el rango de una variable aleatoria normalmente distribuida es de -∞ a +∞. Para efectos prácticos se trabaja con la distribución normal estandarizada, la cual se obtiene mediante el siguiente cambio de variable:

σµ−

=xZ

La variable estandarizada Z mide, en desviaciones estándar (σ), la diferencia entre un valor dado de la variable aleatoria (x) y la media aritmética (µ) Gráfico 40. Función de Densidad Normal

146

Con este cambio de variable se obtiene la función de densidad de probabilidad normal estandarizada f(z), definida de la siguiente manera:

2

21

2

1)(Zezf

−=

π

La cual tiene media aritmética cero y desviación estándar igual a uno, ver gráfica anterior. En la literatura específica es común referirse a esta función como la normal cero uno: N(0,1)

5.6.2 Función de Distribución de Probabilidad Normal. En términos generales, la Función de Distribución de Probabilidad para una variable aleatoria X, define la probabilidad de que la variable tome valores menores o iguales a un valor dado x, esto es: F(x) = P(X<x) En nuestro caso, la probabilidad de que una variable aleatoria Z, normalmente distribuida y estandarizada, tome un valor inferior a z, está dada por la expresión:

( ) ( ) ∫∞−

−=≤=

z ydyzZPzF e

2

21

21π

Por ejemplo, el resultado de las pruebas ECAES se distribuye normalmente con media aritmética de 100 puntos y desviación estándar de 10 puntos. Determinemos el porcentaje de estudiantes que obtuvo calificación inferior a 110 puntos.

110

100110=

−=Z

( ) ( ) 84,02111

121 2

==≤= ∫∞−

−dzZPF

zeπ

147

Gráfico 41. Comparación entre las funciones de densidad y de distribución de probabilidad normal

En la figura izquierda de la gráfica anterior, se presenta el área bajo la curva correspondiente al valor de la probabilidad de que la variable Z sea menor que 1: P(Z<1)=0,8415. En la gráfica de la derecha se representa la función de distribución de probabilidad para una variable aleatoria normal estandarizada. El valor de la ordenada y = 0.841, correspondiente al valor de x=1, representa la probabilidad acumulada desde -∞ hasta 1: P(Z<1)=0,84135.

En el presente informe, dado que la escala de resultados de las pruebas ECAES varió para los años 2003 y 2004, por facilidad en el análisis de la información trabajaremos con la función de distribución de probabilidad para variables aleatorias normales estandarizadas. 5.6.3 La Distribución Normal en el Análisis de los Resultados de los ECAES. Para el trabajo siguiente, se estandariza la puntuación obtenida por cada uno de los estudiantes que presentan las pruebas ECAES en cada Institución. Seguidamente se determina el porcentaje de ellos que obtienen calificación inferior a tres desviaciones estándar por debajo del promedio, luego el porcentaje que obtiene calificación inferior a dos desviaciones estándar por debajo del promedio y así sucesivamente. De esta forma se obtiene una distribución de probabilidad acumulada empírica, que es comparada con la distribución normal. La siguiente gráfica muestra el comportamiento de los resultados de los ECAES para el programa de Ingeniería de Sistemas en el Oriente Colombiano en los años 2003, 2004 y 2005. Nótese que su distribución es casi normal; la diferencia es poco significativa. La curva azul representa la distribución teórica y en verde se ha representado la distribución empírica.

148

Gráfico 42. Comparación de resultados con la distribución normal

Año 2003 Año 2004 Año 2005

Para cada institución se compara el resultado de sus estudiantes con respecto a la distribución de probabilidad normal y se establece su diferencia. Cuanto más se aleje de la curva teórica, mayor será el sesgo presentado. Sin embargo, este puede ser positivo o negativo. Si la curva empírica está “por debajo” de la teórica, significa que la distribución de los resultados tiene un sesgo hacia la izquierda, es decir, los resultados se acumulan a la derecha, lo cual refleja un alto porcentaje de estudiantes con calificaciones altas. También puede darse una alta concentración de resultados por encima de lo normal, en la parte central de la gráfica; es decir, un gran número de estudiantes se ubican cerca del promedio (distribución leptocúrtica) Por el contrario, si la curva empírica está “por encima” de la teórica, la distribución de los resultados presenta un sesgo a derecha, esto es, la acumulación de datos se presenta en el lado izquierdo de la gráfica que refleja un alto porcentaje de estudiantes con calificaciones bajas; o bien que la distribución de resultados resultó platicúrtica Para ilustración de la situación aquí planteada, consideremos los resultados en los ECAES en el año 2003 del programa Ingeniería de Sistemas de la Universidad Industrial de Santander.

149

Gráfico 43. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UIS - año 2003

90,085,080,075,070,065,060,055,050,045,040,035,0

Universidad Industrial de Santander

Ingeniería de SistemasN

úmer

o de

Est

udia

ntes

70

60

50

40

30

20

10

0

Tabla 43. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UIS - año 2003

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2003

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

≤ 20 ≤ -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 0 0,0 0,0 30 a 40 -2 a -1 2 0,9 0,9 40 a 50 -1 a 0 31 14,4 15,3 50 a 60 0 a 1 94 43,5 58,8 60 a 70 1 a 2 75 34,7 93,5 70 a 80 2 a 3 11 5,1 98,6

> 80 > 3 3 1,4 100,0 Total Total 216 100,0

Aun cuando al observar el histograma se aprecia que el comportamiento de los resultados sigue una distribución aproximadamente normal, debe notarse que el promedio se ubica cerca de los 60 puntos, lo cual explica el comportamiento de la gráfica de la derecha, en la que se encuentra que la curva empírica de los resultados de los estudiantes del programa está “por debajo” de la distribución acumulada nacional.

150

Desde esta óptica se concluye que los resultados de los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la UIS son mejores que el promedio nacional. Solamente el 15,3% de los estudiantes obtuvo calificación por debajo del promedio nacional y alrededor del 40% estuvo por arriba de 60 puntos (más de una desviación estándar sobre el promedio nacional). También debe notarse que alrededor de 60 puntos se acumuló un número de estudiantes superior al normal, puede decirse que la distribución es leptocúrtica Observemos ahora los resultados del mismo programa en la Universidad Francisco de Paula Santander en el año 2003: Gráfico 44. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UFPS - año 2003

80,075,070,065,060,055,050,045,040,035,0

Universidad Francisco de Paula Santander

Ingeniería de Sistemas

Núm

ero

de E

stud

iant

es

50

40

30

20

10

0

Tabla 44. Resultados en Ingeniería de Sistemas, UFPS - año 2003

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2003

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

≤ 20 ≤ -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 0 0,0 0,0 30 a 40 -2 a -1 12 6,5 6,5 40 a 50 -1 a 0 87 46,8 53,2 50 a 60 0 a 1 58 31,2 84,4 60 a 70 1 a 2 24 12,9 97,3 70 a 80 2 a 3 5 2,7 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 186 100,0

151

La gráfica del lado derecho indica que la distribución de los resultados de las pruebas ECAES en Ingeniería de Sistema de la UFPS sigue un comportamiento normal, lo cual refleja que el comportamiento de los resultados de la UFPS es similar al de la población evaluada en Ingeniería de Sistemas. Sin embargo, el histograma refleja un ligero sesgo a derecha causado por cinco estudiantes con calificaciones por arriba de 70 puntos; por lo demás el histograma refleja un comportamiento cercano al normal. Nótese que el promedio es cercano a los 50 puntos. Otros procedimientos como el de correspondencias o el de correlaciones, son claves para complementar el análisis de la información sobre ECAES, en ellos se encuentran respuestas a las inquietudes que surgen en el sentido de: ¿qué competencias, componentes, áreas o sub-áreas, según corresponda, son las que inciden en estos comportamientos?, ¿En qué se es fuerte en una institución?, ¿En dónde se presentan debilidades?, etc. 5.7 VALIDEZ DEL MODELO ESTADISTICO MATEMATICO En la construcción de un modelo se busca una representación válida de la realidad. Para que un modelo sea útil es necesario que incluya elementos de dos atributos: el realismo y la simplicidad. Por un lado, el modelo debe ser una buena aproximación al sistema real e incorporar los aspectos importantes del sistema. Además, el modelo no tiene que ser tan complejo que resulte difícil de comprender y manejar. Una vez construido el modelo estadístico matemático, este debe ser contrastado con la evidencia empírica, es decir; susceptibles de ser ratificados o refutados cuando se los confronta con los datos. La investigación se circunscribe dentro del ámbito de la evaluación de los resultados obtenidos por los ECAES en los procesos de desarrollo de las competencias de los estudiantes de la educación superior en Colombia. Se propone un modelo que considera diferentes tipos de beneficios de acuerdo con las necesidades presentadas por las IES del Nororiente Colombiano, y después, se verifica la validez y los límites del modelo por medio de un portal Web construido por el grupo de investigación en evaluación (GIE) de la UFPS y que se encuentra disponible, inicialmente en http://yuko.ufps.edu.co y próximamente en la página del ICFES (www.icfes.gov.co) con posibilidad de ampliación a los siguientes periodos evaluados y en constante actualización de la información para que los usuarios interesados en los resultados de los ECAES puedan obtener en forma ágil y oportuna la información que permita analizar los programas evaluados. 5.7.1 Validez temporal. En el diseño y construcción del modelo, se tomó como referencia los resultados de los ECAES presentados en los años 2.003 y 2.004, siendo suministrados por el ICFES. Teniendo en cuenta el diagnostico del proceso de análisis de resultados

152

realizado por las IES del nororiente colombiano, se aplicaron diferentes herramientas estadísticas que se adaptan a esta información. Para fundamentar la estructura del modelo se desarrolló un ejemplo tomando como base el programa de Ingeniería de Sistemas de las IES del Nororiente colombiano, con el fin de presentar la aplicación de los procedimientos estadísticos correspondientes a la interpretación y análisis de los resultados obtenidos. Dado que las IES necesitan una forma ágil y oportuna que faciliten el análisis de los ECAES. Este proyecto sirve como soporte para la construcción de un portal Web el cual estará disponible y constantemente se estará actualizando la información para que los usuarios apliquen fácilmente los procesos del modelo en otros programas e instituciones de educación superior. Esta investigación se basa en los resultados de los ECAES presentados en los años 2003 y 2004; dada que la estructura de los resultados es similar para años posteriores, el modelo estadístico matematico se puede aplicar para los años 2005, 2006 y con posibilidad de ampliación a los siguientes periodos evaluados. 5.7.2 Validez externa. El propósito inicial del proyecto de investigación fue construir un Modelo Estadístico Matemático destinado solo a las IES del nororiente colombiano; dado que la información se tiene para todo el país y que su estructura es similar a la del nororiente y en busca de mejorar la aplicabilidad de dicho modelo se implementó para todas las las universidades del país.

153

6. CONCLUSIONES De los resultados de la encuesta realizada a la IES del Nooriente Colombiano sobre el proceso de análisis de los resultados de las pruebas ECAES en los años 2003-2004 y los dos talleres-seminarios realizados en la ciudad de Bucaramanga y Cúcuta se concluye que: • Las IES realizan actividades previas a la presentación de los ECAES en caminadas a

preparar y responsabilizar a los estudiantes para su presentación y de actualización para los docentes.

• Las IES solicitan al ICFES que la información entregada sea más detallada para poder

hacer un análisis de evaluación de tipo estadístico por competencias en cada programa, para identificar debilidades y fortalezas y diseñar estrategias metodológicas que favorezcan el desarrollo de planes de mejoramiento curricular, ya que ellos solo realizan análisis descriptivos sin profundidad.

• Las IES del nororiente colombiano solicitan al grupo de investigación desarrollar un

modelo estadístico- matemático que les permita tener una herramienta para realizar los análisis de las pruebas ECAES, apoyando así sus decisiones para el mejoramiento institucional, de manera que estos procedimientos le permitan a las instituciones facilitar su interpretación acerca de los datos y profundizar en sus análisis.

De los diferentes reportes suministrados por el ICFES se pueden generar diversas graficas y tablas, que permiten un análisis de dichos resultados; es así como del reporte 1 se genera la grafica de los cuadrantes, donde se pueden ubicar cada una de las IES de acuerdo al componente o competencia de un programa, según sus resultados de promedio y desviación estándar comparados con los resultados a nivel nacional, por ejemplo las Universidades Industrial de Santander y la Universidad Francisco de Paula Santander en el año 2003, se ubican en el primer cuadrante con promedio institucional por encima del promedio nacional y variabilidad inferior a la desviación estándar nacional. Sin embargo, se aprecia que para ambas instituciones, la variabilidad de los resultados es similar, pero el promedio es mayor en la UIS que en la UFPS; las demás instituciones evaluadas ese mismo año en el programa de ingeniería de sistemas se ubicaron en el cuadrante tres con promedios y desviación estándar inferior a los nacionales, posicionándose cada una de ellas en un punto del cuadrante según su variación o promedio.

154

Del reporte 2 se generan dos graficas, en una de la cual se pueden comparar los resultados obtenidos en un programa determinado con los del nivel nacional, indicándonos el desempeño del programa, permitiendo escoger cualquier rango que queramos utilizar como referencia, para asi concluir que entre menor sea el porcentaje acumulado, mayor es el porcentaje de estudiantes que superó dicho rango; la segunda gráfica nos ayudara a observar la distribución de las calificaciones de otras universidades e inclusive a nivel nacional, por ejemplo comparando los resultados nacionales con los de la UFPS hay un pequeño porcentaje de estudiantes que a nivel nacional obtuvieron puntajes muy altos y que los mismos estuvieron por encima de los mejores puntajes de la UFPS (Gráfico 15- 16). Del reporte 3 se generan tres tablas por universidad y programa académico, para el desempeño alto, medio y bajo y una grafica para facilitar el análisis de dichos resultados, donde cada Universidad puede comparar su nivel de desempeño por componente con el nacional, por porcentaje de estudiantes. El análisis de Correspondencia binaria permitió establecer y graficar en el plano factorial dos ejes. En un primer análisis para el año 2003 en el programa de ingeniería de sistemas los ejes son las Instituciones y Nivel de desempeño (alto, medio y bajo), el primer eje explica el 95,46% de la varianza y la modalidad que mas contribuye a este eje es el nivel de desempeño alto con un 62% y el segundo eje explica el 4.54% y la modalidad que más contribuye es el nivel de desempeño medio con 59% en la subárea de matemáticas De las nueve instituciones analizadas en el programa de ingeniería de sistemas para el área de matemáticas, ocho de ellas determinan en términos absolutos y relativos el primer eje, son ellas la UIS, UCC BGA, UCC BGAN, UNISANGIL, UDES BMANGA, UCC BGAD, UCC BCA y UNAB, éstas instituciones al mismo tiempo están altamente determinadas por dicho factor Los centros educativos UFPS, UCC BCA y UNISANGIL contribuyen en términos absolutos a la formación del segundo eje, al mismo tiempo están determinadas por dicho factor. Del análisis del plano factorial (gráfico 17), se establecieron cuatro grupos claramente diferenciados. El primer grupo esta conformado por la modalidad de desempeño alto en el subárea de matemáticas asociado a la UIS. En el segundo grupo se observa que la UFPS posee un 40.9% de sus estudiantes en el nivel de desempeño Alto y un 37.1% en el nivel de desempeño medio, lo cual confirma que se encuentra ubicado entre estos dos niveles con una leve tendencia hacia el nivel Alto. Cabe resaltar que la UNAB, la UCC BGA y la UDES BMANGA poseen mayor número de estudiantes en el nivel de desempeño Bajo y UCC BGAN en el nivel de desempeño Medio, ubicándose estas Universidades en el tercer

155

grupo. Las instituciones UNISANGIL, la UCC BCA y la UCC BGAD poseen un 58.2%, 50% y 48.3% de los estudiantes con nivel de desempeño bajo, conformando el cuarto grupo. En el análisis de correspondencia entre Instituciones y subáreas evaluadas en el año 2003 se identifico que en los dos primeros ejes se acumula una inercia del 78.02%, el primer eje explica el 47.41% de la varianza y el segundo eje explica el 30.61%. Teniendo en cuenta la matriz de contribuciones absolutas y relativas de las subáreas evaluadas en el año 2.003 para el programa de ingeniería de sistemas presentadas en el cuadro 5, se deduce que el área de Redes y Comunicaciones es la que más contribuye al primer eje y en el segundo eje es el área de Sistemas y Organizaciones. La contribución más significativa de la variable instituciones (tabla 20), con respecto al primer eje corresponde a la UNAB con un 37.3%. La universidad que más contribuye en relación al segundo eje es la UIS con un 62.9%. De los diagramas de caja, localización y variabilidad sobre los puntajes totales por área, para las Instituciones en el rango 51 a 100 estudiantes en el año 2003 se pudo establecer que seis de ellas tienen medianas superiores a 40 y la institución de mayor variabilidad en los resultados es la UCC de Barrancabermeja y la de menor variabilidades la UDES de Bucaramanga, se presenta asimetría en la distribuciones de los resultados excepto en UNAB y UNISANGIL donde se evidencia un ligero sesgo hacia los valores superiores. En el rango 101 0 más estudiantes se concluye que los puntajes más altos son los de la UIS, la distribución de los resultados de los estudiantes en la Universidad UIS y UFPS es simétrica y tiene una variable similar en el 50% central de los datos. En el año 2004 en el rango de 1 a 50 estudiantes los resultados en la Universidad INCCA de barrancabermeja es la que presenta menor variabilidad, en las demás Instituciones la variación es similar; en la Universidad UNICIENCIA presenta un sesgo hacia la izquierda y en la Universidad UNISANGIL presenta valores atípicos.

156

7. RECOMENDACIONES La anterior propuesta se presenta como una alternativa metodológica para que las IES del Nororiente Colombiano utilicen el modelo estadístico-matemático y el portal Web, en cada área del programa, a la luz del contexto nacional e internacional, en cuanto a contenidos se refiere y así establecer comparativos con los exámenes de tal manera que los ECAES sean susceptibles de revisarse con nuevos criterios, en forma permanente con la participación de la comunidad académica en cada área específica que le permitan plantear procesos de mejoramiento académico. A los Directores de Planes de Estudio de las IES se recomienda aplicar la presente propuesta, que permita informar permanentemente a los estudiantes que actualmente se encuentran matriculados en los programas de pregrado, de tal manera que tomen conciencia sobre la inminencia de la presentación de la prueba como un requisito obligatorio, establecido por el Estado para todos los estudiantes de último año. Se recomienda que el modelo estadístico matemático aplicado a los ECAES del Nororiente Colombiano, sea extendido a todo el país y se actualice permanentemente con la finalidad de ofrecer una herramienta ágil y de fácil interpretación a toda la comunidad educativa, y adecuar la información en torno al alcance de estándares de calidad. Es importante que la Universidad Francisco de Paula Santander en convenio con el ICFES consolide un grupo de investigación con el propósito de darle permanencia y continuidad al estudio de los ECAES para el fortalecimiento de una cultura institucional alrededor de la evaluación por competencias.

157

BIBLIOGRAFIA BRIONES, Guillermo. Métodos y técnicas avanzadas en investigación aplicada a la Educación y a las Ciencias Sociales. Bogotá: ICFES, 1990. 152 p. D. Ary, L. Ch. Jacobs y A. Razavieh. Introducción a la investigación pedagógica. 2 ed. México: Mc. Graw-Hill, 2003. 130 p. DIKER, Gabriela. Acerca de la diversidad del trabajo académico: una crítica a los sistemas nacionales de evaluación de la calidad. En: Revista del Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Educación (IICE), Argentina: Facultad de Filosofía y Letras, Año II, No 3. 1993. 210 p. ELOLA, Nidia y TORANZOS, Lilia. Evaluación educativa: una aproximación conceptual. Buenos Aires: s.n., 2000. 312 p. GALLARDO DE PARADA, Yolanda. Recolección de la Información. Bogota: ICFES, 1999. 112 p. JURADO VALENCIA, Fabio. Evaluación: conceptualización, experiencias, prospectivas. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia, 2003, 96 p. LERMA G., Hector Daniel. Metodología de la Investigación: Propuesta, Anteproyecto y Proyecto. Bogotá: Ecoe, 2001. 122 p. MANHEIM y RICH. Análisis politico empírico: Métodos de Investigación en Ciencias Políticas. Madrid: s.n., 1988. 256 p. MENDENHALL, W., SCHEAFFER, WACKERLY. Estadística Matemática con Aplicaciones. México: Iberoamérica, 1999. 577 p. PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, DANIEL. Estadística, Modelos y Métodos. Madrid: Alianza, 1998. 326 p.

158

STEWART, James. Cálculo de una variable: Modelos Matemáticos. 4 ed. s.l.: Thomson, 2001. p. 24-25. STOCKBURGER. David W. Introductory Statistics: Concepts, Models, and Applications. [On Line] disponible en Internet: <http://www.psychstat.missouristate.edu> TAMAYO y TAMAYO, Mario. La Investigación. Bogota: ICFES, 1999. 126 p. VÉLEZ SÁNCHEZ, C. Sistemas de Control Digital. [on line] Bogota: Universidad EAFIT, 2002. Disponible en Internet <http://www.control-systems.net> WEBER. Economía y sociedad. México: Fondo de Cultura Económica, 1979. 165 p.

159

ANEXOS

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160

Anexo A. Caracterización de los ECAES

La Caracterización es asumida como la identificación y descripción de las partes constitutivas de las pruebas ECAES de los diferentes programas académicos para facilitar su interpretación y análisis, de manera que a partir de la información encontrada se puedan construir los Modelos Estadísticos-Matemáticos propuestos por la Universidad Francisco de Paula Santander. Para poder realizar esta caracterización se identificaron primero los programas académicos clasificándolos según las áreas del conocimiento, agrupados por las características que comparten, estructura curricular, áreas, componentes. Se identificaron también las competencias que evalúan las pruebas y los tipos de preguntas utilizadas, así como las opciones de respuestas, como lo muestra la FIGURA 1. Más que un ejercicio de homogenización, esta caracterización aspira propiciar el diálogo, alrededor de lo esencial y central de las pruebas ECAES. Por iniciativa del ICFES, la evaluación ECAES 2004 incluyó para los programas evaluados, un componente cuyo propósito era indagar el grado de desarrollo de la comprensión lectora de los estudiantes, entendida como la capacidad de leer comprensivamente diversos tipos de textos, por medio de la aplicación de estrategias comunicativas y lingüísticas específicas que posibilitan el análisis y el establecimiento de relaciones entre los distintos componentes de un texto. En particular, se pretendía conocer la forma como los estudiantes se aproximan a los distintos niveles de interpretación textual: local, global e intertextual; así como a las 3 dimensiones de la competencia: interpretativa, argumentativa y propositiva.

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161

Figura 1. Conceptualización ECAES 2004

E C A E S 2 0 0 4

C A R A C T E R IZ A C IÓ ND E L A S P R U E B A S

C L A S IF IC A C IÓ N S E G Ú N A R E A SD E L C O N O C IM IE N T O

P R E S E N T A D A S P O R E L IC F E S

P R O G R A M A S

E S T R U C T U R A

C O M P E T E N C IA S

T IP O S D E P R E G U N T A S

IN G E N IE R ÍA S , A R Q U IT E C T U R A ,

U R B A N IS M O Y A F IN E S

C IE N C IA S D E L A S A L U D

A G R O N O M ÍA , V E T E R IN A R IA Y A F IN E S

E C O N O M ÍA , A D M IN IS T R A C IÓ N ,

C O N T A D U R ÍA Y A F IN E S

C IE N C IA S D EL A E D U C A C IÓ N

C IE N C IA S S O C IA L E S ,D E R E C H O Y C IE N C IA S

P O L ÍT IC A S

C O M P O N E N T E C O M P R E N S IÓ N L E C T O R A

E C A E S 2 0 0 4

C A R A C T E R IZ A C IÓ ND E L A S P R U E B A S

C L A S IF IC A C IÓ N S E G Ú N A R E A SD E L C O N O C IM IE N T O

P R E S E N T A D A S P O R E L IC F E S

P R O G R A M A S

E S T R U C T U R A

C O M P E T E N C IA S

T IP O S D E P R E G U N T A S

IN G E N IE R ÍA S , A R Q U IT E C T U R A ,

U R B A N IS M O Y A F IN E S

C IE N C IA S D E L A S A L U D

A G R O N O M ÍA , V E T E R IN A R IA Y A F IN E S

E C O N O M ÍA , A D M IN IS T R A C IÓ N ,

C O N T A D U R ÍA Y A F IN E S

C IE N C IA S D EL A E D U C A C IÓ N

C IE N C IA S S O C IA L E S ,D E R E C H O Y C IE N C IA S

P O L ÍT IC A S

C O M P O N E N T E C O M P R E N S IÓ N L E C T O R A

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162

Figura 2. Caracterización Arquitectura

ARQUITECTURAARQUITECTURA

ESTRUCTURAESTRUCTURADE LAS PRUEBASDE LAS PRUEBAS COMPETENCIASCOMPETENCIAS TIPO DETIPO DE

PREGUNTASPREGUNTAS

AREAS DEFORMACIONTABLA Nº 4

BASICA PROFESIONAL

COMPONENTES

Proyectos

Expresión y representación gráfica

Tecnológico

Urbano y ambiental

Ejercicio profesional

Interpretativa

Argumentativa

Propositiva

Proyectual

De selección múltiplecon única respuesta

De selección múltiplecon única respuesta

(de relación)

COMPONENTE

Teoría e historiade la arquitecturay la ciudad

ARQUITECTURAARQUITECTURA

ESTRUCTURAESTRUCTURADE LAS PRUEBASDE LAS PRUEBAS COMPETENCIASCOMPETENCIAS TIPO DETIPO DE

PREGUNTASPREGUNTAS

AREAS DEFORMACIONTABLA Nº 4

BASICA PROFESIONAL

COMPONENTES

Proyectos

Expresión y representación gráfica

Tecnológico

Urbano y ambiental

Ejercicio profesional

Interpretativa

Argumentativa

Propositiva

Proyectual

De selección múltiplecon única respuesta

De selección múltiplecon única respuesta

(de relación)

COMPONENTE

Teoría e historiade la arquitecturay la ciudad

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163

Tabla 1. Componentes programa Arquitectura.

ÁREA DE FORMACIÓN PROFESIONAL

1. PROYECTOS

1. 1 Proyectación

1. 2 Investigación

2. EXPRESIÓN Y REPRESENTACIÓN GRÁFICA

2. 1 Herramientas de representación gráfica

2. 2 Geometría descriptiva

2. 3 Geometría analítica

2. 4 Geometría perspectiva

3. TECNOLÓGICO

3. 1 Construcción

3. 2 Estructura

4. EJERCICIO PROFESIONAL

4. 1 Administración de obra

4. 2 Ética profesional

ÁREA DE FORMACIÓN BÁSICA

1. TEORÍA E HISTORIA

DE LA ARQUITECTURA Y LA CIUDAD

1. 1 HISTORIA DE LA ARQUITECTURA Y LA CIUDAD

1. 2 TEORÍA DE LA ARQUITECTURA Y LA CIUDAD

1. 3 PATRIMONIO

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164

Figura 3. Caracterización Ingenierías

CARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAESCARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAESINGENIERÍAS, ARQUITECTURA, URBANISMO Y AFINESINGENIERÍAS, ARQUITECTURA, URBANISMO Y AFINES

PROGRAMASPROGRAMAS

ESTRUCTURA DE ESTRUCTURA DE LAS PRUEBAS ECAESLAS PRUEBAS ECAES

COMPETENCIASCOMPETENCIAS

TIPO DE TIPO DE PREGUNTASPREGUNTAS

PROCESOS DE PROCESOS DE PENSAMIENTOPENSAMIENTO

Ingeniería Agrícola

Ingeniería Ambiental

Ingeniería Civil

Ingeniería de Alimentos

Ingeniería de Materiales

Ingeniería de Minas

Ingeniería de Sistemas

Ingeniería de Telecomunic.Ingeniería Eléctrica

Ingeniería Electrónica

Ingeniería Geológica

Arquitectura

Ingeniería Industrial

Ingeniería Mecánica

Ingeniería Metalúrgica

Ingeniería Química

NUCLEO COMÚN NUCLEO NO COMÚN

COMPONENTESTabla Nº 1

AREAS DEFORMACIÓN

CIENCIAS BÁSICASDE INGENIERÍA

Tabla Nº 2

PROFESIONALTabla Nº 3

Interpretativa

Argumentativa

Propositiva

De selección múltiplecon única respuesta

De selección múltiplecon múltiple respuesta

De análisis de relación

Comprensión

Aplicación

Análisis

MatemáticasFísicaQuímicaBiologíaHumanidades

Económico AdministrativoInterdisciplinarGeología general

Ciencias de la Tierra

INGENIERIASINGENIERIAS ARQUITECTURAARQUITECTURA

CARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAESCARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAESINGENIERÍAS, ARQUITECTURA, URBANISMO Y AFINESINGENIERÍAS, ARQUITECTURA, URBANISMO Y AFINES

PROGRAMASPROGRAMAS

ESTRUCTURA DE ESTRUCTURA DE LAS PRUEBAS ECAESLAS PRUEBAS ECAES

COMPETENCIASCOMPETENCIAS

TIPO DE TIPO DE PREGUNTASPREGUNTAS

PROCESOS DE PROCESOS DE PENSAMIENTOPENSAMIENTO

Ingeniería Agrícola

Ingeniería Ambiental

Ingeniería Civil

Ingeniería de Alimentos

Ingeniería de Materiales

Ingeniería de Minas

Ingeniería de Sistemas

Ingeniería de Telecomunic.Ingeniería Eléctrica

Ingeniería Electrónica

Ingeniería Geológica

Arquitectura

Ingeniería Industrial

Ingeniería Mecánica

Ingeniería Metalúrgica

Ingeniería Química

NUCLEO COMÚN NUCLEO NO COMÚN

COMPONENTESTabla Nº 1

AREAS DEFORMACIÓN

CIENCIAS BÁSICASDE INGENIERÍA

Tabla Nº 2

PROFESIONALTabla Nº 3

Interpretativa

Argumentativa

Propositiva

De selección múltiplecon única respuesta

De selección múltiplecon múltiple respuesta

De análisis de relación

Comprensión

Aplicación

Análisis

MatemáticasFísicaQuímicaBiologíaHumanidades

Económico AdministrativoInterdisciplinarGeología general

Ciencias de la Tierra

INGENIERIASINGENIERIAS ARQUITECTURAARQUITECTURA

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165

Tabla 2. Componentes Núcleo Común Ingenierías COMPONENTE DE MATEMÁTICAS COMPONENTE DE QUÍMICA COMPONENTE ECONÓMICO ADMINISTRATIVO 1 ALGEBRA 1 QUÍMICA GENERAL (CONCEPTOS FUNDAMENTALES, 1 FUNDAMENTOS DE ECONOMÍA 2 TRIGONOMETRÍA PROPIEDADES Y ESTADOS DE LA MATERIA 2 ANÁLISIS FINANCIERO 3 GEOMETRÍA ANALÍTICA 2 QUÍMICA DE SOLUCIONES 3 INGENIERÍA ECONÓMICA 4 ALGEBRA LINEAL 3 ESTEQUIOMETRIA 4 INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES 5 CALCULO DIFERENCIAL 4 EQUILIBRIO QUÍMICO 6 CALCULO VECTORIAL 5 QUÍMICA ANALÍTICA COMPONENTE INTERDISCIPLINAR 7 CALCULO INTEGRAL 6 QUÍMICA ORGÁNICA 1 COMPUTACIÓN 8 ECUACIONES DIFERENCIALES 7 FISICOQUÍMICA 2 ESTADÍSTICA Y ROBABILIDAD 9 PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 8 CIENCIA DE MATERIALES 3 ANÁLISIS NUMÉRICO 9 COMBUSTIÓN 4 LEGISLACIÓN MINERA Y AMBIENTAL COMPONENTE DE FÍSICA 10 QUÍMICA NUCLEAR 1 MECÁNICA 11 CINÉTICA COMPONENTE DE GEOLOGÍA GENERAL 2 FÍSICA TÉRMICA 12 QUIMICA INORGÁNICA 1 LA TIERRA COMO PLANETA 3 ELECTRICIDAD Y MAGNETISMO 2 ESTRUCTURA INTERNA DE LA TIERRA 4 ELECTRICIDAD COMPONENTE DE BIOLOGÍA 3 ORIGEN DE LA TIERRA Y TIEMPO GEOLÓGICO 5 FÍSICA MODERNA 1 CITOLOGÍA 4 ENERGÍA Y DINÁMICA TERRESTRE 6 ONDAS 2 ECOLOGÍA 5 RECURSOS DE LA TIERRA 7 ONDAS Y PARTÍCULAS 3 BIOQUÍMICA 8 ÓPTICA COMPONENTE DE CIENCIAS DE LA TIERRA 9 ACÚSTICA COMPONENTE DE HUMANIDADES 1 MINERALOGÍA 10 TERMODINÁMICA 1 CULTURA GENERAL 2 GEOLOGÍA GENERAL 2 CONSTITUCIÓN Y DEMOCRACIA 3 PETROGRÁFICA GEOLOGÍA ESTRUCTURAL

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C O M PO N EN TES

PR O G R A M A S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 1 2 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 5 1 2 3 4

ING . CIVIL

ING . DE ALIM ENTOS

ING. AGRÍCOLA

ING. AM BIENTAL

ING. DE M ATERIALES

ING. DE SISTEM AS

ING. TELECOM UN.

ING. DE M INAS

ING. ELÉCTRICA

ING. ELECTRÓNICA

ING. GEOLÓGICA

ING. M ECÁNICA

ING. M ETALURGIA

ING. QUÍM ICA

ING. INDUSTRIAL

M A TEM Á TIC A S C . D E LA TIEREC O N . A D M IN IN TER D ISC IP.G EO LO G ÍA G R A LB IO LO G ÍA U M A NQ U ÍM IC AFÍSIC A

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166

Tabla 3. Componentes Núcleo No Común Área de Formación en Ciencias Básicas Ingeniería. COMPONENTE DE MECÁNICA

COMPONENTE DE MECÁNICA DE MATERIALES COMPONENTE DE CIENCIAS ESPECIALES COMPONENTE DE FENÓMENOS DE TRANSPORTE Y TER 1 MECÁNICA DE CUERPOS RÍGIDOS 1 ANÁLISIS NUMÉRICO COMPONENTE DE FISICOQUÍMICA 2 ESTÁTICA 2 ESTÁTICA 1 BALANCE DE MATERIA Y ENERGÍA 3 DINÁMICA 3 TERMODINÁMICA 2 MECÁNICA DE FLUIDOS 4 MECÁNICA DE SÓLIDOS 4 ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD 3 TRANSFERENCIA DE CALOR 5 MECÁNICA DE FLUIDOS 5 INFORMÁTICA 4 TRANSFERENCIA DE MASA 6 MECÁNICA DE SUELOS 5 MANEJO DE SÓLIDOS 7 RESISTENCIA DE MATERIALES COMPONENTE DE CIENCIAS NATURALES BÁSICA (C.N.B) 6 TERMODINÁMICA 8 EXPRESIÓN GRAFICA 1 GEOLOGÍA PARA INGENIEROS 7 CINÉTICA 9 COMPORTAMIENTO MECÁNICO DE LOS MATERIALES 2 HIDROLÓGICA 8 FENÓMENOS DE TRANSPORTE 10 DIBUJO GENERAL 11 GEOMETRÍA DESCRIPTIVA COMPONENTE DE TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS DE ING. COMPONENTE DE TERMODINÁMICA Y FLUIDOS 1 EXPRESIÓN GRAFICA Componente de Fluidos y Recursos Hidráulicos COMPONENTE DE MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN 2 TOPOGRAFÍA 1 TERMODINÁMICA 1 SUELOS ESTABILIZADOS 3 FOTOGRAMETRÍA 2 TRANSFERENCIA DE CALOR 2 AGREGADOS PARA LOS HORMIGONES 4 FOTOINTERPRETACIÓN 3 MECÁNICA DE FLUIDOS 3 HORMIGÓN HIDRÁULICO 5 INFORMÁTICA - COMPUTACIÓN 4 HIDRÁULICA 4 HORMIGÓN ASFÁLTICO 6 PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES 5 HIDROLÓGICA 5 ACERO 7 MÉTODOS NUMÉRICOS - ANÁLISIS NUMÉRICO 6 CLIMATOLOGÍA 8 ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD 7 CONVERSIÓN DE ENERGÍA EN SISTEMAS TERMODINAM

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COMPONENTESPROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7

ING. CIVILING. DE ALIMENTOSING. AGRÍCOLAING. AMBIENTALING. DE MATERIALESING. DE SISTEMASING. TELECOMUNICACIONESING. DE MINASING. ELÉCTRICAING. ELECTRÓNICAING. GEOLÓGICAING. MECÁNICAING. METALURGIAING. QUÍMICAIN G . IN D USTR IA L

M EC Á N IC A TEC N . Y HER . D E IN GC .N .B .M A TER . D E C . TER M O D IN A M . Y FLU ID OC IEN C IA S ESP. FEN O M .D E TR A N SP.Y TER

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Continuación Tabla 3.

COMPONENTE INTERDISCIPLINARIO COMPONENTE DE RECURSOS BIOLÓGICOS 6CAMPOS ELECTROMAGNÉTICOS 1 COMPUTACIÓN 1 BIOLOGÍA 7 RESISTENCIA DE MATERIALES 2 MÉTODOS NUMÉRICOS - ANÁLISIS NUMÉRICO 2 MICROBIOLOGÍA 8 MECÁNICA DE ROCAS 3 TOPOGRAFÍA 3 ECOLOGÍA 9 MECÁNICA DE SUELOS 4 ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD 10 MECÁNICA DE FLUIDOS 5 DIBUJO GENERAL COMPONENTE DE MATEMÁTICAS DISCRETA 11 TERMODINÁMICA 6 GESTIÓN AMBIENTAL - ING AMBIENTAL 1 FUNCIONES 7 CONTROL DE CALIDAD 2 RELACIONES COMPONENTE DE PROGRAMACIÓN Y ALGORÍTMICA 8 SEGURIDAD DE MINAS 3 CONJUNTOS 1 ESTRUCTURAS DE DATOS 9 LEGISLACIÓN MINERA Y AMBIENTAL 4 LÓGICA 2 ALGORITMOS 10 ELECTRICIDAD BÁSICA 5 CONTEO 3 ALGORITMOS CLÁSICOS * 11 ELECTRÓNICA BÁSICA 6 GRAFOS 4 VERIFICACIÓN DE PROGRAMAS 12 INSTRUMENTACIÓN INDUSTRIAL Y CONTROL 7 ECUACIONES DE DIFERENCIA COMPONENTE DE EXPRESIÓN GRÁFICA COMPONENTE DE SUELOS COMPONENTE DE CIENCIAS BÁSICAS DE INGENIERÍA 1 DIBUJO 1 GEOLOGÍA COMPONENTE DE CIENCIAS BÁSICAS 2 GEOMETRÍA DESCRIPTIVA 2 FÍSICA Y QUÍMICA DE SUELOS 1 ANÁLISIS NUMÉRICO 3 TOPOGRAFÍA DE MINAS 2 PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 4 TOPOGRAFÍA 3 INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES 5 CARTOGRAFÍA GEOLÓGICA 4 INFORMÁTICA - COMPUTACIÓN 6 SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA - SIG 5 HERRAMIENTAS DE SOFTWARE 7 DIBUJO DE INGENIERÍA *(BÚSQUEDA, ORDENAMIENTO, RUTA MÍNIMA EN GRAFOS)

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COMPONENTESPROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7

ING . CIVIL

ING . DE ALIM ENTOS

ING. AGRÍCOLA

ING. AM BIENTAL

ING. DE M ATERIALES

ING. DE SISTEM AS

ING. TELECOM UNICACIONES

ING. DE M INAS

ING. ELÉCTRICA

ING. ELECTRÓNICA

ING. GEOLÓGICA

ING. M ECÁNICA

ING. M ETALURGIA

ING. QUÍM ICA

ING. INDUSTRIAL

R EC . B .IN TER D ISC IPLIN A R IO M A TEM A T. D ISC R ETASU EL. PR O G .Y A LG EX PR ESIÓ N G R A FIC AC IEN C . B . D E IN G .

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168

Continuación Tabla 3.

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COMPONENTESPROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 4 5 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4

IN G . C IVIL

IN G . DE ALIM EN TOS

IN G. AG RÍCOLA

IN G. AM BIENTA L

IN G. DE M ATER IALES

IN G. DE SISTEM AS

IN G. TELEC OM UNICAC IO NES

IN G. DE M INA S

IN G. ELÉCTRIC A

IN G. ELEC TRÓ NIC A

IN G. GEOLÓG ICA

IN G. M ECÁ NIC A

IN G. M ETALUR GIA

IN G. QUÍM IC A

IN G. IN DUSTR IA L

C R IST.TER M O D IN A MC IR C U ITO S ELEC T. B . Y SU ELO S AC IR C . ELEC TR O N IC . G . Y M .R .C A M P. E.C O N V . D E EN . EL ELEC TR Ó N IC AS. Y S

COMPONENTE DE CIRCUITOS ELÉCTRICOS COMPONENTE DE CIRCUITOS 1 CIRCUITOS ELÉCTRICOS DE CORRIENTE DIRECTA1 2 CIRCUITOS ELÉCTRICOS DE CORRIENTE ALTERNA 3 CIRCUITOS ELÉCTRICOS EN SISTEMAS DE COMUNICACIÓN 4 FUNDAMENTOS DE CIRCUITOS ELÉCTRICOS 5 RESPUESTA DE LOS CIRCUITOS ELÉCTRICOS 6 APLICACIONES BÁSICAS DE CIRCUITOS ELÉCTRICOS COMPONENTE DE CIRCUITOS ELECTRÓNICOS 1 ELECTRÓNICA BÁSICA 2 CIRCUITOS ANALÓGICOS 3 CIRCUITOS DIGITALES 4 DISPOSITIVOS ANALÓGICOS 5 APLICACIÓN DE LOS SISTEMAS ELECTRÓNICOS DIGIT. 6 SUB-SISTEMAS DE RADIOFRECUENCIA COMPONENTE DE TERMODINÁMICA 1 DEFINICIONES Y TÉRMINOS EN TERMODINÁMICA 2 LEYES DE LA TERMODINÁMICA 3 FUNCIONES DE LA TERMODINÁMICA 4 EQUILIBRIO TERMODINÁMICO 1 (corriente continua)

5 TERMODINÁMICA DE SOLUCIONES 6 CALCULO DE PROPIEDADES TERMODINÁMICAS COMPONENTE DE CRISTALOGRAFÍA 1 ESTRUCTURAS CRISTALINAS 2 DEFECTOS EN LOS CRISTALES COMPONENTE DE GEOMECÁNICA Y MACIZOS ROCOSOS2 1 MECÁNICA DE ROCAS 2 CARACTERIZACIÓN DE MACIZOS ROCOSOS 3 SOSTENIMIENTO Y ESTABILIDAD DE MACIZOS ROCOSOS COMPONENTE DE CAMPOS ELECTROMAGNÉTICOS 1 ELECTROSTÁTICA 2 MAGNETOSTÁTICA 3 CAMPOS VARIABLES EN EL TIEMPO COMPONENTE DE CONVERSIÓN DE ENERGÍA ELECTROMECÁNICA 1 CONVERSIÓN DE ENERGÍA ELECTROMAGNÉTICA 2 TRANSFORMADORES 3 MAQUINAS DE CORRIENTE DIRECTA 4 MAQUINAS SINCRÓNICAS 5 MÁQUINAS DE INDUCCIÓN 2 (G. Y M.R.)

COMPONENTE DE SEÑALES Y SISTEMAS (S. Y S.)1 SISTEMAS 2 SEÑALES Y TRANSFORMADAS

COMPONENTE DE ELECTRÓNICA

1 DISPOSITIVOS Y CIRCUITOS ELECTRÓNICO2 ELECTRÓNICA ANALÓGICA 3 ELECTRÓNICA DIGITAL 4 ELECTRÓNICA DE POTENCIA 5 FÍSICA DE SEMICONDUCTORES 6 DISPOSITIVOS SEMICONDUCTORES 7 AMPLIFICACIÓN 8 OSCILACIÓN 9 CONMUTACIÓN

COMPONENTE DE BIOLOGÍA Y SUELOS AGRÍCOLAS

1 ECOLOGÍA 2 SUELOS AGRÍCOLAS 3 BIOLOGÍA 4 FISIOLOGÍA VEGETAL

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Continuación Tabla No. 3.

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COMPONENTESPROGRAMAS 1 2 3 4 5 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3

IN G . C IVIL

IN G . D E A LIM EN TO S

IN G . A G RÍCO LA

IN G . A M B IEN TA L

IN G . D E M A TER IALES

IN G . D E SISTEM A S

IN G . TELECO M UNIC AC ION ES

IN G . D E M IN AS

IN G . ELÉC TR IC A

IN G . ELEC TRÓ N ICA

IN G . G EO LÓ G IC A

IN G . M EC Á N IC A

IN G . M ETA LURG IA

IN G . Q UÍM ICA

IN G . IN D USTR IA L

M EC . Y D .D E M M . D E IN G B .M . P.E.PR O C ESO S D E M A N . D . Y G . O .FEN . D E T.

1 1

G EO LO G ÍA IN F. T.

COMPONENTE DE MECÁNICA Y DISEÑO DE MÁQUINAS 1 EXPRESIÓN GRAFICA 2 ESTÁTICA 3 DINÁMICA 4 RESISTENCIA DE MATERIALES 5 MECANISMOS Y DISEÑO DE ELEMENTOS DE MÁQUINAS COMPONENTE DE MATERIALES DE INGENIERÍA COMPONENTE DE MATERIALES Y PROCESOS 1 ESTRUCTURA DE LOS MATERIALES 2 COMPORTAMIENTO DE LOS MATERIALES 3 MATERIALES NO METÁLICOS Y METÁLICOS COMPONENTE DE PROCESOS DE MANUFACTURA 1 METROLOGÍA BÁSICA 2 CONFORMADO PLÁSTICO 3 PROCESOS DE FUNDICIÓN 4 PROCESOS DE UNIÓN POR SOLDADURA

5 PROCESOS DE MECANIZADO (MAQUINADO) 6 PROCESAMIENTO DE POLÍMEROS 7 ASPECTOS BÁSICOS DE PRODUCCIÓN COMPONENTE DE BALANCE DE MATERIA (B.M.) 1 PRINCIPIO DE CONSERVACIÓN DE MASA COMPONENTE DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA (P.E.) 1 ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD COMPONENTE DE FENÓMENOS DE TRANSPORTE (FEN. DE T1 PROPIEDADES DE TRANSPORTE 2 MECANISMOS DE TRANSPORTE 3 TURBULENCIA Y CAPA LIMITE 4 BALANCES MACROSCÓPICOS COMPONENTE DE DISEÑO Y GESTIÓN DE OPERACIONES (D1 PRODUCCIÓN 2 GESTIÓN DE CALIDAD 3 LOGÍSTICA Y DISTRIBUCIÓN

COMPONENTE DE GEOLOGÍA 1 MINERALOGÍA 2 PETROLOGÍA 3 GEOLOGÍA ESTRUCTURAL 4 GEOMORFOLOGÍA 5 GEOLOGÍA HISTÓRICA Y PALEONTOLOGÍA 6 SEDIMENTOLOGÍA 7 ESTRATIGRAFÍA

COMPONENTE DE INFORMÁTICA TEÓRICA

1 AUTÓMATAS1 2 LENGUAJES FORMALES2 3 PROGRAMACIÓN ORIENTADA POR OBJETOS

1 (CONCEPTOS BÁSICOS: NO TEORÍA DE AUTÓMATAS) 2 (PARADIGMAS DE PROGRAMACIÓN, CONCEPTOS BÁSICOS DE ANÁLISIS Y TRADUCCIÓN

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170

Tabla 4. Componentes Núcleo No Común Área de Formación Profesional Ingenierías

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C O M PO N EN TES

PR O G R A M A S 1 2 1 2 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 4 5 1 2 1 2 1 2 3 1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3

ING . CIVIL

ING. DE ALIM ENTOS

ING. AGRÍCOLA

ING. AM BIENTAL

ING. DE M ATERIALES

ING. DE SISTEM AS

ING. TELECOM UN.

ING. DE M INAS

ING. ELÉCTRICA

ING. ELECTRÓNICA

ING. GEOLÓGICA

ING. M ECÁNICA

ING. M ETALURGIA

ING. QUÍM ICA

ING. INDUSTRIAL

I. A -SHID . O P. D E C IN D . A LIM EN T.S.A . V . Y T. D . TEC . G . A M B .G EO TEC N IA C .A . D . A M B .EST. P.P.A .M .A . Y M .C O N STR U C .

COMPONENTE DE SANEAMIENTO AMBIENTAL (S.A.)1 ABASTECIMIENTO DE AGUA POTABLE 2 MANEJO DE AGUAS RESIDUALES COMPONENTE DE ESTRUCTURAS 1 DISEÑO DE MIEMBROS ESTRUCTURALES 2 DISEÑO DE SISTEMAS ESTRUCTURALES COMPONENTE DE CONSTRUCCIÓN 1 TÉCNICAS Y EQUIPOS DE CONSTRUCCIÓN 2 COSTOS Y PRESUPUESTOS 3 CONTRATACIÓN Y LEGISLACIÓN 4 PROGRAMACIÓN DE OBRA COMPONENTE DE GEOTECNIA 1 CIMENTACIONES 2 ESTRUCTURAS DE CONTENCIÓN 3 TALUDES Y TERRAPLENES 4 PAVIMENTOS

COMPONENTE DE VÍAS Y TRANSPORTE (V. Y T.) 1 SISTEMAS DE TRANSPORTE 2 INGENIERÍA DE TRÁNSITO 3 DISEÑO GEOMÉTRICO COMPONENTE DE OPERACIONES DE CONSERVACIÓN (OP. DE C.)1 MANEJO DE POSCOSECHA 2 TRATAMIENTOS CON BAJAS TEMPERATURAS 3 TRATAMIENTOS CON ALTAS TEMPERATURAS COMPONENTE DE INDUSTRIAS ALIMENTARÍAS 1 QUÍMICA DE ALIMENTOS 2 MICROBIOLOGÍA DE ALIMENTOS 3 SISTEMAS DE CALIDAD 4 PROCESOS ALIMENTARIOS 5 MAQUINARIA Y DISEÑO DE PLANTA COMPONENTE DE INGENIERÍA DE RECURSOS AGUA - SUELO (I. A-S) 1 INGENIERÍA DE RIEGOS 2 DRENAJE DE TIERRAS AGRÍCOLAS

COMPONENTE DE MAQUINARIA AGRÍCOLA, MECANIZACIÓNY FUENTES DE POTENCIA (M.A. Y M.) 1 ELEMENTOS DE MÁQUINAS 2 FUENTES DE POTENCIA Y ENERGÍA 3 MÁQUINAS AGRÍCOLAS Y MECANIZACIÓN COMPONENTE DE CONSTRUCCIONES AGROPECUARIAS (C.A1 ANÁLISIS DE ESTRUCTURAS 2 ESTRUCTURAS AGRÍCOLAS COMPONENTE DE DIAGNÓSTICO AMBIENTAL (D. AMB.) 1 QUÍMICA AMBIENTAL 2 CALIDAD DE AGUAS 3 CALIDAD DE AIRE COMPONENTE DE DISEÑO TÉCNICO (D. TEC.) 1 TRATAMIENTO DE AGUAS 2 CONTROL DE CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA 3 GESTIÓN INTEGRAL DE RESIDUOS SÓLIDOS COMPONENTE DE GESTIÓN AMBIENTAL(G. AMB.) 1 EVALUACIÓN Y MANEJO AMBIENTAL 2 SISTEMAS DE GESTIÓN AMBIENTAL 3 LEGISLACIÓN AMBIENTAL

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171

Continuación Tabla 4.

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C O M PO N EN TES R . S

PR O G R A M A S 1 2 3 4 1 2 3 1 2 1 2 3 4 1 1 1 2 3 4 5 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 1 2 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 1 2

IN G . C IVIL

IN G . D E ALIM EN TO S

IN G . A GR ÍC OLA

IN G . A M B IENTA L

IN G . D E M A TERIA LES

IN G . D E SISTEM A S

IN G . TELECO M UN .

IN G . D E M IN A S

IN G . ELÉC TR IC A

IN G . ELEC TR Ó N IC A

IN G . G EO LÓ G IC A

IN G . M ECÁ N IC A

IN G . M ETA LURG IA

IN G . Q UÍM ICA

IN G . IN D USTR IAL

M A TER IA L R A D IO C R ED ES Y SIT. D E TEL. S,S,PR O C ES D .M . A R Q . Y F.C . IN G . SO FTW . G . D E M . TEC N . D E EX P. M IN . B .M .

COMPONENTE DE MATERIALES 1 MATERIALES METÁLICOS 2 MATERIALES POLIMÉRICOS 3 MATERIALES CERÁMICOS 4 MATERIALES COMPUESTOS COMPONENTE DE PROCESOS 1 PROCESAMIENTO DE METALES 2 PROCESAMIENTO DE CERÁMICOS 3 PROCESAMIENTO DE MINERALES COMPONENTE DE DEGRADACIÓN DE MATERIALES (D.M.) 1 PREPARACIÓN DE MINERALES 2 PROCESAMIENTO DE POLIMEROS COMPONENTE DE ARQUITECTURA Y FUNCIONAMIENTO DEL COMPUTADOR (ARQ. Y F.C.) 1 CIRCUITOS LÓGICOS 2 REPRESENTACIÓN DE DATOS 3 ARQUITECTURA DE HARDWARE 4 SISTEMAS OPERATIVOS COMPONENTE DE REDES Y COMUNICACIONES(R.) 1 COMPONENTE DE REDES

COMPONENTE DE SISTEMAS Y ORGANIZACIONES (S.) 1 SISTEMAS Y ORGANIZACIONES COMPONENTE DE INGENIERÍA DE SOFTWARE (ING. SOFTW.) 1 DISEÑO DE SOFTWARE 2 PROCESOS BÁSICOS DE SOFTWARE 3 ESPECIFICACIÓN DE SOFTWARE 4 VALIDACIÓN DE SOFTWARE 5 ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS DE SOFTWARE COMPONENTE DE RADIOCOMUNICACIONES 1 TEORÍA ELECTROMAGNÉTICA 2 MICROONDAS 3 RADIO - PROPAGACIÓN Y ANTENAS COMPONENTE DE REDES Y SISTEMAS DE TELECOMUNICACIÓN 1 MEDIOS DE TRANSMISIÓN 2 FUNDAMENTOS DE REDES DE TELECOMUNICACIONES 3 SISTEMAS DE CONMUTACIÓN 4 FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE TELECOMUNICACIONES 5 SISTEMAS DE COMUNICACIÓN POR MICRO - ONDAS 6 SISTEMAS DE RADIO COMUNICACIONES MÓVILES 7 SISTEMAS DE COMUNICACIÓN DE DATOS E INTRODUCCIÓN A SISTEMAS TELEMÁTICOS

COMPONENTE DE SISTEMAS Y SEÑALES (S.S.) 1 SISTEMAS DE TRANSMISIÓN 2 PROCESAMIENTO DE SEÑALES EN TELECOMUNICACIONE

COMPONENTE DE GEOLOGÍA DE MINAS (G. DE M.)

1 DEPÓSITOS DE MATERIALES 2 PROSPECCIÓN Y EXPLORACIÓN MINERA 3 ESTIMACIÓN DE RESERVAS MINERALES

COMPONENTE DE ÉTNICAS DE EXPLOTACIÓN MINERA

1 SISTEMAS DE EXPLOTACIÓN BAJO TIERRA 2 SISTEMAS DE EXPLOTACIÓN A CIELO ABIERTO 3 PERFORACIÓN Y VOLADURA DE ROCAS 4 VENTILACIÓN DE MINAS 5 MANEJO DE MATERIALES Y MINERALES 6 DISEÑO Y TRAZADO DE MINAS 7 CIERRE DE MINAS

COMPONENTE BENEFICIO DE MINERALES (B.M.) 1 SEPARACIÓN DE MINERALES 2 PROCESAMIENTO DE MINERALES

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172

Continuación Tabla 4.

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C O M PO N EN TES LR

PR O G R A M A S 1 2 3 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 1 2 3 1 2 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 5 6

ING. CIVIL

ING. DE ALIM ENTOS

ING. AGRÍCOLA

ING. AM BIENTAL

ING. DE M ATERIALES

ING. DE SISTEM AS

ING. TELECOM UN.

ING. DE M INAS

ING. ELÉCTRICA

ING. ELECTRÓNICA

ING. GEOLÓGICA

ING. M ECÁNICA

ING. M ETALURGIA

ING. QUÍM ICA

ING. INDUSTRIAL

C . Y SU B TELEC O M . G EO LÓ G IC A EC O N G EO IN G EN IER PR O C . Y C . M ET. E. M ETA LU R G IA FIS.SIST.PO T. IN ST.Y M . T.D .C O N TR O L

COMPONENTE DE SISTEMAS DE POTENCIA (SIST. POT.) 1 ANÁLISIS DE SISTEMAS DE POTENCIA EN ESTADO ESTACIONARIO 2 ANÁLISIS DE SISTEMAS DE POTENCIA EN ESTADO TRANSITORIO 3 ANÁLISIS DE SISTEMAS DE POTENCIA EN ESTADO DINÁMICO COMPONENTE DE LÍNEAS Y REDES (LR) 1 DISEÑO DE LÍNEAS DE TRANSMISIÓN Y DISTRIBUCIÓN COMPONENTE DE CONTROL 1 SISTEMAS AUTOMÁTICOS DE CONTROL 2 ACCIONAMIENTOS ELÉCTRICOS 3 MODELAMIENTO DE SISTEMAS 4 CONTROL ANALÓGICO 5 CONTROL DIGITAL 6 DISEÑO Y ESTRATEGIAS DE CONTROL 7 INSTRUMENTACIÓN INDUSTRIAL COMPONENTE DE CENTRALES Y SUBESTACIONES (C. Y SUB) 1 SUBESTACIONES 2 GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA 3 PROTECCIONES ELÉCTRICAS COMPONENTE DE INSTRUMENTACIÓN Y MEDICIONES (INST. Y M.) 1 CONCEPTOS BÁSICOS DE MEDICIÓN 2 INSTRUMENTOS ELÉCTRICOS DE MEDIDA 3 INSTRUMENTOS ELECTRÓNICOS DE MEDIDA Y TRANSDUCTORES

COMPONENTE DE TÉCNICAS DIGITALES (T.D.) 1 CIRCUITOS LÓGICOS 2 ARQUITECTURA Y ORGANIZACIÓN DE COMPUTADCOMPONENTE DE TELECOMUNICACIONES (TELECOM) 1 MODULACIÓN 2 MEDIOS DE TRANSMISIÓN GUIADOS 3 MEDIOS DE TRANSMISIÓN NO GUIADOS 4 SISTEMAS DE COMUNICACIÓN COMPONENTE DE GEOLOGÍA ECONÓMICA 1 DEPÓSITOS METÁLICOS 2 DEPÓSITOS INDUSTRIALES 3 PROSPECCIÓN Y EXPLORACIÓN 4 EVALUACIÓN Y ESTIMACIÓN DE RESERVAS 5 GEOLOGÍA DEL CARBÓN Y DEL PETRÓLEO 6 PLANIFICACIÓN DEL CONTROL AMBIENTAL Y RCOMPONENTE DE GEOINGENIERÍA 1 GEOTECNIA 2 HIDROGEOLOGÍA 3 CARTOGRAFÍA GEOTÉCNICA 4 GEOLOGÍA DE COLOMBIA 5 AMENAZAS GEOLÓGICAS

COMPONENTE DE PROCESOS Y CONTROL (PROC. Y C.) 1 CORROSIÓN DE MATERIALES 2 METALURGIA DE SOLDADURA 3 FUNDICIÓN Y SIDERÚRGICA 4 ENSAYOS NO DESTRUCTIVOS

COMPONENTE DE METALURGIA EXTRACTIVA (MET. E.) 1 HIDROMETALURGIA 2 PIROMETALURGIA 3 MATERIALES PARTICULADOS

COMPONENTE DE METALURGIA FÍSICA 1 MATERIALES 2 SOLIDIFICACIÓN 3 TRANSFORMACIÓN DE FASES 4 TRATAMIENTOS TÉRMICOS 5 MECANISMOS DE ENDURECIMIENTO DE METALES 6 FRACTURA DE MATERIALES

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173

Continuación Tabla 4.

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C O M PO N EN TES

PR O G R A M A S 1 2 3 1 2 3 4 1 2 1 2 1 2 3 4 5

IN G. C IVIL

IN G. D E A LIM EN TO S

IN G. A GR ÍCO LA

IN G. A M BIEN TA L

IN G. D E M ATER IA LES

IN G. D E SISTEM AS

IN G. TELEC OM UN .

IN G. D E M IN AS

IN G. ELÉC TR IC A

IN G. ELEC TRÓ NICA

IN G. G EOLÓ G ICA

IN G. M ECÁ N IC A

IN G. M ETALURG IA

IN G. Q UÍM ICA

IN G. IN D USTR IA L

C . Y D .R . O PER . U N IT. D . A .P P.C . O R G . Y G EST. E,

COMPONENTE DE CINÉTICA Y DISEÑO DE REACTORES (C. Y D.R.1 REACTOR QUÍMICO 2 ECUACIONES DE DISEÑO 3 CÁLCULO DE LA VELOCIDAD DE REACCIÓN COMPONENTE DE OPERACIONES UNITARIAS 1 OPERACIÓN DE SEPARACIÓN Y MEZCLADO 2 TRANSFERENCIA DE CALOR 3 TRANSPORTE DE FLUIDOS 4 MANEJO DE SÓLIDOS COMPONENTE DE DISEÑO Y ANÁLISIS DE PROCESOS (D. A.P) 1 CONSISTENCIA DE UN MODELO MATEMÁTICO 2 DISEÑO Y ANÁLISIS DE PROCESOS

COMPONENTE DE PRODUCTO CUANTITATIVOS (P.C.) 1 INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

2 SIMULACIÓN COMPONENTE DE ORGANIZACIÓN Y GESTIÓN EMPRESARIAL

1 ADMINISTRACIÓN 2 ECONOMÍA Y FINANZAS

3 TALENTO HUMANO 4 SALUD OCUPACIONAL 5 GESTIÓN AMBIENTAL

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174

Figura 4. Caracterización en Ciencias de la Salud (Grupo 1)

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC I E N C I A S D E L A S A L U DC I E N C I A S D E L A S A L U D

C O M P E T E N C I A SC O M P E T E N C I A S P R O G R A M A SP R O G R A M A S T I P O D E T I P O D E P R E G U N T A SP R E G U N T A S

• A r g u m e n t a t i v a• P r o p o s i t i v a

S a b e rS a b e r H a c e r

P r o m o c i ó n d e l a S a l u d y p r e v e n c i ó n d e l a e n f e r m e d a d

S o c i a lD i a g n o s t i c a

T r a t a m i e n t o y T e r a p é u t i c aI n v e s t i g a t i v aA d m i n i s t r a t i v a

• I n t e r p r e t a t i v a

E N F E R M E R I A

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n ú n i c a r e s p u e s t a

C . B i o l ó g i c a sS o c i a l y H u m a n í s t i c oE d u c a c i ó n e n S a l u dI n v e s t i g a c i ó n y E p i d e m i o l o g í aA d m ó n . y G e r e n c i aP r o f e s i o n a l E s p e c i f i c o

• B A C T E R I O L O G I A

S a l u d P ú b l i c aM i c r o b i o l o g í aH e m a t o l o g í aQ u í m i c a C l í n i c aI n m u n o l o g í a

M E D I C I N A

A t e n c i ó n a l i n d i v i d u oy l a F a m i l i aA c c i o n e s M e d i c ol e g a l e sS a l u d P ú b l i c a y M .A c c i o n e s A d t i v a sÉ t i c a y B i o é t i c a

O D O N T O L O G I A

B á s i c a s B i o m é d i c a sB á s i c a sS o c i a l e sD i s c i p l i n a rP r o f e s i o n a l

N U T R I C I O N Y D I E T E T I C A

N u t r i c i ó n N o r m a l

N u t r i c i ó n C l í n i c aA l i m e n t o s y S e r v i c i o sN . S a l u d P ú b l i c a

O P T O M E T R I A

C . B á s i c a sC . B á s i c a s O c u l a rO p t o m e t r í a F u n cC o r r e c c i ó n V i s u a lR e h a b i l i t a c i ó n V i sS a l u d P ú b l i c a e I n v e s t i g a c i ó n

c o m p o n e n t e Á r e a d e F o r m a c i ó n c o m p o n e n t e c o m p o n e n t ec o m p o n e n t ec o m p o n e n t e

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC I E N C I A S D E L A S A L U DC I E N C I A S D E L A S A L U D

C O M P E T E N C I A SC O M P E T E N C I A S P R O G R A M A SP R O G R A M A S T I P O D E T I P O D E P R E G U N T A SP R E G U N T A S

• A r g u m e n t a t i v a• P r o p o s i t i v a

S a b e rS a b e r H a c e r

P r o m o c i ó n d e l a S a l u d y p r e v e n c i ó n d e l a e n f e r m e d a d

S o c i a lD i a g n o s t i c a

T r a t a m i e n t o y T e r a p é u t i c aI n v e s t i g a t i v aA d m i n i s t r a t i v a

• I n t e r p r e t a t i v a

E N F E R M E R I A

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n ú n i c a r e s p u e s t a

C . B i o l ó g i c a sS o c i a l y H u m a n í s t i c oE d u c a c i ó n e n S a l u dI n v e s t i g a c i ó n y E p i d e m i o l o g í aA d m ó n . y G e r e n c i aP r o f e s i o n a l E s p e c i f i c o

• B A C T E R I O L O G I A

S a l u d P ú b l i c aM i c r o b i o l o g í aH e m a t o l o g í aQ u í m i c a C l í n i c aI n m u n o l o g í a

M E D I C I N A

A t e n c i ó n a l i n d i v i d u oy l a F a m i l i aA c c i o n e s M e d i c ol e g a l e sS a l u d P ú b l i c a y M .A c c i o n e s A d t i v a sÉ t i c a y B i o é t i c a

O D O N T O L O G I A

B á s i c a s B i o m é d i c a sB á s i c a sS o c i a l e sD i s c i p l i n a rP r o f e s i o n a l

N U T R I C I O N Y D I E T E T I C A

N u t r i c i ó n N o r m a l

N u t r i c i ó n C l í n i c aA l i m e n t o s y S e r v i c i o sN . S a l u d P ú b l i c a

O P T O M E T R I A

C . B á s i c a sC . B á s i c a s O c u l a rO p t o m e t r í a F u n cC o r r e c c i ó n V i s u a lR e h a b i l i t a c i ó n V i sS a l u d P ú b l i c a e I n v e s t i g a c i ó n

c o m p o n e n t e Á r e a d e F o r m a c i ó n c o m p o n e n t e c o m p o n e n t ec o m p o n e n t ec o m p o n e n t e

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

175

Figura 5. Caracterización en Ciencias de la Salud (Grupo 2)

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC I E N C I A S D E L A S A L U DC I E N C I A S D E L A S A L U D

C O M P E T E N C I A SC O M P E T E N C I A S P R O G R A M A SP R O G R A M A S T I P O D E T I P O D E P R E G U N T A SP R E G U N T A S

• A r g u m e n t a t i v a

• P r o p o s i t i v a

I d e n t i f i c a t i v a

C o m u n i c a t i v a

• I n t e r p r e t a t i v a

• F I S I O T E R A P I A

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n ú n i c a r e s p u e s t aA n á l i s i s d e R e l a c i ó n

P r o m o c i ó n d e l a s a l u d

I n v e s t i g a c i ó n

A d m i n i s t r a c i ó n y G e s t i ó n

F O N O A U D I L O G I A

L e n g u a j e

H a b l a

A u d i c i ó n

A s u n t o s P r o f e s i o n a l e s

T E R A P I AO C U P A C I O N A L

S a l u dT r a b a j o

F u n d a m e n t o sP r o f e s i o n a l e s

E d u c a c i ó n

c o m p o n e n t e c o m p o n e n t e c o m p o n e n t e

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC I E N C I A S D E L A S A L U DC I E N C I A S D E L A S A L U D

C O M P E T E N C I A SC O M P E T E N C I A S P R O G R A M A SP R O G R A M A S T I P O D E T I P O D E P R E G U N T A SP R E G U N T A S

• A r g u m e n t a t i v a

• P r o p o s i t i v a

I d e n t i f i c a t i v a

C o m u n i c a t i v a

• I n t e r p r e t a t i v a

• F I S I O T E R A P I A

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n ú n i c a r e s p u e s t aA n á l i s i s d e R e l a c i ó n

P r o m o c i ó n d e l a s a l u d

I n v e s t i g a c i ó n

A d m i n i s t r a c i ó n y G e s t i ó n

F O N O A U D I L O G I A

L e n g u a j e

H a b l a

A u d i c i ó n

A s u n t o s P r o f e s i o n a l e s

�ƒT E R A P I AO C U P A C I O N A L S a l u d

T r a b a j o

F u n d a m e n t o s

P r o f e s i o n a l e s

E d u c a c i ó n

co

mp

on

en

te

co

mp

on

en

te

c

o

m

p

o

n

e

n

t

e

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

176

Tabla 5. Componentes Ciencias de la Salud

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A TEN C . A L IN D .

COMPONENTES B IO M ÉD IC P. D E S.

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 1 2 3 1 3 4 5 6 1 2 3 4 1 2 3 4 5 1 2 1 2 3 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 1 2M ED IC IN A

EN FER M ER ÍA

O D O N TO LO G ÍA

FISIO TER A P IA

FO N O A UD IO LO G IA

B A C TER IO LO G ÍA

N UTR IC IÓ N Y D IETÉTIC A

TER A P IA O C UP A C IO N A L

O P TO M ETR ÍA

G EN ER A LES

C O R .

V IS.ESPEC ÍFIC O PR O FESIO N A LY LA FLIA .M IC R O B IO LO G . HEM .

O PTO M ETR ÍA

FU N C IO N A L

D ISC IPLIN A R

B IO LÓ G IC A S

C IEN C IA S PR O FESIÓ N .C IEN C . B A SIC A S B Á SIC A S SO C IA L Y

HU M A N ÍSTIC A

COMPONENTE DE CIENCIAS BIOLÓGICAS 1 BIOLOGÍA 2 MORFOFISIOLOGIA 3 MICROBIOLOGÍA 4 FISIOPATOLOGÍA 5 FARMACOLOGÍA 6 BIOQUÍMICA COMPONENTE DE CIENCIAS BÁSICAS GENERALES 1 MICROBIOLOGÍA 2 BIOQUÍMICA 3 HISTOEMBRIOLOGÍA E INMUNOLOGÍA 4 ANATOMÍA Y FISIOLOGÍA 5 FARMACOLOGÍA Y TERAPÉUTICA COMPONENTE DE BÁSICAS BIOMÉDICAS 1 PATOLOGIA 2 FARMACOLOGÍA Y TERAPÉUTICA 3 FISIOLOGÍA COMPONENTE SOCIAL Y HUMANÍSTICO 1 PSICOLOGÍA

2 SOCIOLOGÍA 3 ANTROPOLOGÍA 4 SALUD PÚBLICA 5 ADMINISTRACIÓN EN SALUD 6 ÉTICA Y BIOÉTICA

COMPONENTE PROFESIONAL ESPECÍFICO 1 CUIDADO AL NIÑO Y AL ADOLESCENTE 2 CUIDADO A LA MUJER 3 CUIDADO AL ADULTO Y AL ANCIANO 4 DESARROLLO HISTÓRICO, CONCEPTUAL

Y ÉTICO LEGAL DE ENFERMERÍA COMPONENTE DE MICROBIOLOGÍA

1 BACTERIOLOGÍA 2 VIROLOGIA 3 MICOLOGIA 4 PARASITOLOGIA 5 MICROBIOLOGÍA GENERAL

COMPONENTE DE HEMATOLOGIA (HEM.)

1 HEMATOLOGIA E INMUNOHEMATOLOGIA 2 BANCO DE SANGRE

COMPONENTE DE PROMOCIÓN DE LA SALUD (P DE S)

1 PRIMER NIVEL 2 SEGUNDO NIVEL 3 TERCER NIVEL

COMPONENTE DE ATENCIÓN AL INDIVIDUO Y LA FLIA1 SALUD DEL NIÑO 2 SALUD DE LA MUJER 3 SALUD DEL ADULTO 4 SALUD DEL ADULTO MAYOR 5 SALUD DE LA FAMILIA

COMPONENTE DISCIPLINAR PROFESIONAL

1 REHABILITACIÓN 2 CRECIMIENTO Y DESARROLLO 3 PERIODONCIA 4 ENDODONCIA 5 CIRUGÍA 6 CARIOLOGÍA

COMPONENTE DE OPTOMETRÍA FUNCIONAL

1 PEDIATRÍA 2 GERIATRÍA 3 ÓPTICA FISIOLÓGICA 4 REFRACCIÓN

COMPONENTE DE CORRECCIÓN VISUAL

1 CONTACTOLOGÍA 2 ÓPTICA OFTÁLMICA

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

177

Continuación Tabla 5.

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COMPONENTES IE A G ES Q I. L. H. A . A P E A M N N N S IM S. T. FP

PROGRAMAS 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 1 1 1 1 2 3 4 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1M EDICINA

ENFERM ERÍA

ODO NTOLOGÍA

FISIOTERAP IA

FONO AUDIO LO GIA

BAC TERIOLOG ÍA

NUTRICIÓN Y D IETÉTICA

TERAP IA O CUPACIONAL

OPTO M ETRÍA

PU B LIC A

B Á SIC A S

O C U LA RV ISU A L

R EHA B . SA LU D P.

E IN V .

N U TR IC .

C LÍN IC A

A LIM .

SER V .

SA SLU D

COMPONENTE DE REHABILITACIÓN VISUAL

1 ESTUDIO OCULOMOTOR 2 VISIÓN BINOCULAR 3 BAJA VISIÓN COMPONENTE DE SALUD PÚBLICA E INVESTIGACIÓN

1 SALUD PÚBLICA 2 ADMINISTRACIÓN 3 GESTIÓN Y FORMACIÓN BÁSICA EN INVESTIGACIÓN

COMPONENTE DE NUTRICIÓN CLÍNICA 1 GENERAL 2 MATERNO INFANTIL 3 DEL ADULTO COMPONENTE DE BÁSICAS OCULARES

1 ANATOMOFISIOLOGIA OCULAR 2 PATOLOGÍA Y SEMIOLÓGICA OCULAR

3 FARMACOLOGÍA OCULAR COMPONENTE DE ALIMENTOS Y SERVICIOS DE ALIMENTA

1 CIENCIAS DE LOS ALIMENTOS 2 ADMINISTRACIÓN DE SERVICIOS DE ALIMENTOS

COMPONENTE DE SALUD PÚBLICA 1 ADMINISTRACIÓN 2 PREVENCIÓN 3 PROMOCIÓN 4 LEGISLACIÓN EN SALUD 5 EPIDEMIOLOGÍA

COMPONENTE DE INVESTIGACIÓN Y EPIDEMIOLOGÍA (IE)

COMPONENTE DE ADMINISTRACIÓN Y GERENCIA (A.G.)

COMPONENTE DE EDUCACIÓN EN SALUD (E.S.)

COMPONENTE DE SALUD PÚBLICA (S.P.)

COMPONENTE DE QUÍMICA CLÍNICA (Q.)

COMPONENTE DE INMUNOLOGÍA (IM)

COMPONENTE DE INVESTIGACIÓN (I.)

COMPONENTE DE LENGUAJE (L.)

COMPONENTE DE HABLA (H.)

COMPONENTE DE AUDICIÓN (A.)

COMPONENTE DE ASUNTOS PROFESIONALES (AP)

COMPONENTE DE ACCIONES MEDICO LEGALES (AM)

COMPONENTE DE NUTRICIÓN NORMAL (NN)

COMPONENTE DE NUTRICIÓN EN SALUD PÚBLICA (NS)

COMPONENTE DE SALUD (S)

COMPONENTE DE TRABAJO (T)

COMPONENTE DE FUNDAMENTOS PROFESIONALES (FP)

COMPONENTE DE EDUCACIÓN ( E )

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178

Figura 6. Caracterización en Agronomía, Veterinaria y afines

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SÁÁ G R O N O MG R O N O M ÍÍ A V E T E R I N A R I A Y A F I N E SA V E T E R I N A R I A Y A F I N E S

E S T R U C T U R A D E E S T R U C T U R A D E L A S P R U E B A S E C A E SL A S P R U E B A S E C A E S

T I P O D E T I P O D E P R E G U N T A SP R E G U N T A S

C O M P E T E N C I A SC O M P E T E N C I A S

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n ú n i c a r e s p u e s t a

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n m ú l t i p l e r e s p u e s t a

A n á l i si s d e p o s t u l a d o s

A n á l i si s d e r e l a c i ó n

I n t e r p r e t a t i v a

A r g u m e n t a t i v a

P r o p o si t i v a

C O M P O N E N T E S P O RP R O G R A M A S

I N G E N I E R Í A A G R O N Ó M I C AY A G R O N O M Í A

M E D I C I N A V E T E R I N A R I A Z O O T E C N I A M E D I C I N A

V E T E R I N A R I AY Z O O T E C N I A

C i e n c i a s b á si c a s

I n g e n i e r í a

F i t o t e c n i ay p r o d u c c i ó nC i e n c i a sS o c i o e c o n ó m i c a s

C i e n c i a s b á si c a s

P r o f e si o n a l E s p e c í f i c a

B á si c a p r o f e si o n a l

C o m p r e n si ó n l e c t o r ae n I n g l é s

P r o f e si o n a l e s p e c í f i c a

B á si c a p r o f e si o n a lS o c i o –h u m a n i d a d e s

C i e n c i a s B á si c a sB á si c a p r o f e si o n a l

P r o f e si o n a l m é d i c a

P r o f e si o n a l d e p r o d u c c i ó n

S o c i o h u m a n i s t i c a

I n f o r m a c i ó n s u f i c i e n t eP a r a I n g . A g r o n ó m i c a

y a g r o n o m í a

C o m p r e n si ó n l e c t o r a e n I n g l é s

C o m p r e n si ó n l e c t o r ae n E s p a ñ o l

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SC A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E SÁÁ G R O N O MG R O N O M ÍÍ A V E T E R I N A R I A Y A F I N E SA V E T E R I N A R I A Y A F I N E S

E S T R U C T U R A D E E S T R U C T U R A D E L A S P R U E B A S E C A E SL A S P R U E B A S E C A E S

T I P O D E T I P O D E P R E G U N T A SP R E G U N T A S

C O M P E T E N C I A SC O M P E T E N C I A S

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n ú n i c a r e s p u e s t a

D e s e l e c c i ó n m ú l t i p l ec o n m ú l t i p l e r e s p u e s t a

A n á l i si s d e p o s t u l a d o s

A n á l i si s d e r e l a c i ó n

I n t e r p r e t a t i v a

A r g u m e n t a t i v a

P r o p o si t i v a

C O M P O N E N T E S P O RP R O G R A M A S

I N G E N I E R Í A A G R O N Ó M I C AY A G R O N O M Í A

M E D I C I N A V E T E R I N A R I A Z O O T E C N I A M E D I C I N A

V E T E R I N A R I AY Z O O T E C N I A

C i e n c i a s b á si c a s

I n g e n i e r í a

F i t o t e c n i ay p r o d u c c i ó nC i e n c i a sS o c i o e c o n ó m i c a s

C i e n c i a s b á si c a s

P r o f e si o n a l E s p e c í f i c a

B á si c a p r o f e si o n a l

C o m p r e n si ó n l e c t o r ae n I n g l é s

P r o f e si o n a l e s p e c í f i c a

B á si c a p r o f e si o n a lS o c i o –h u m a n i d a d e s

C i e n c i a s B á si c a sB á si c a p r o f e si o n a l

P r o f e si o n a l m é d i c a

P r o f e si o n a l d e p r o d u c c i ó n

S o c i o h u m a n i s t i c a

I n f o r m a c i ó n s u f i c i e n t eP a r a I n g . A g r o n ó m i c a

y a g r o n o m í a

C o m p r e n si ó n l e c t o r a e n I n g l é s

C o m p r e n si ó n l e c t o r ae n E s p a ñ o l

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

179

Tabla 6. Componentes Agronomía, Veterinaria y Afines

PROFESIONAL C. LECT. PROFESIONAL PROFESIONAL ESPECÍFICA INGLÉS.

SOCIOHUMA-NISTICA

HUMANIDADES MÉDICA PRODUCCIÓN

1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 �������

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COMPONENTES PROG RAM AS 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26ING. AGRO NÓM ICA Y AGRON OM ÍA

M EDICINA VETERINARIA

ZOOTECNIA

M EDICINA VETERINARIA Y ZOOTEC NIA

CIOECONO PROFESIONALCIENCIAS FITOTECNIA YCIENCIAS BÁSICABASICAS INGENIERÍA PRODUCCIÓN

COMPONENTE DE CIENCIAS BÁSICAS 1 QUIMICA 2 MATEMÁTICA 3 BIOLOGÍA 4 BIOFÍSICA 5 BIOQUÍMICA 6 ESTADÍSTICA Y DISEÑO 7 ECOLOGÍA COMPONENTE DE INGENIERÍA 1 AGUAS 2 CLIMA 3 SUELOS 4 MECANIZACIÓN COMPONENTE DE FITOTÉCNIA Y PRODUCCIÓN 1 NUTRICIÓN Y FERTILIDAD 2 FISIOLOGÍA 3 FITOMEJORAMIENTO 4 SANIDAD VEGETAL, PRODUCCIÓN Y AGRÍCOLA

COMPONENTE DE CIENCIAS SOCIO-ECONÓMICAS 1 DESARROLLO RURAL 2 ECONOMÍA AGRARIA 3 GESTIÓN RURAL COMPONENTE DE PROFESIONAL ESPECÍFICA 1 SALUD PÚBLICA 2 EPIDEMIOLOGÍA 3 REPRODUCCIÓN 4 GENÉTICA 5 CIRUGÍA Y CLÍNICAS 6 SISTEMAS DE PRODUCCIÓN ANIMAL (BOVINOS, AVICULTURA, PISCICULTURA, ESPECIES SILVESTRES) 7 TECNOLOGÍA (CARNES Y LECHE) COMPONENTE DE BÁSICA PROFESIONAL 1 MORFOFISIOLOGÍA 2 FARMACOLOGÍA 3 TOXICOLOGÍA 4 INFECTOLOGÍA 5 PATOLOGÍA 6 NUTRICIÓN Y ALIMENTACIÓN 7 GENÉTICA 8 FISIOLOGÍA 9 REPRODUCCIÓN 10 PRADERAS

11 PASTOS Y FORRAJES 12 ECONÓMICO ADMINISTRATIVO 13 ANATOMÍA 14 HISTOLOGÍA 15 EMBRIOLOGÍA 16 SEMIOLOGÍA 17 MICROBIOLOGÍA 18 ENFERMEDADES INFECCIOSAS 19 INMUNOLOGÍA 20 PARASITOLOGÍA 21 PATOLOGÍA GENERAL 22 PATOLOGÍA ESPECIAL 23 PATOLOGÍA CLÍNICA 24 SUELOS 25 ZOOTECNIA Y GENÉTICA 26 MEJORAMIENTO COMPONENTE DE COMPRENSIÓN LECTORA EN INGLÉS COMPONENTE DE SOCIO-HUMANISTICA (HUMANIDADES) 1 SOCIOLOGÍA 2 EXTENSIÓN

3 POLÍTICA 4 COMPRENSIÓN LECTORA EN INGLÉS 5 EXTENSIÓN RURAL 6 INGLÉS 7 ÉTICA COMPONENTE DE PROFESIONAL MÉDICA 1 MEDICINA AVIAR 2 CIRUGÍA 3 IMAGENOLOGÍA 4 ANESTESIOLOGÍA 5 GINECOLOGÍA 6 ANDROLOGÍA 7 SALUD PÚBLICA 8 EPIDEMIOLOGÍA 9 CLÍNICA DE GRANDES Y PEQUEÑOS ANIMALES COMPONENTE DE PROFESIONAL PRODUCCIÓN 1 PRODUCCIÓN BOVINA 2 PRODUCCIÓN EQUINA 3 PRODUCCIÓN AVIAR 4 PRODUCCIÓN PORCINA 5 PRODUCCIÓN MENORES, ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA

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180

Figura 7. Caracterización Economía, Administración, Contaduría y Afines

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A P R U E B A S E C A E S C I E N C I A S E M P R E S A R I A L E S Y A F I N E S

C O M P E T E N C I A S T I P O D E P R E G U N T A S P R O G R A M A S

I n t e r p r e t a t i v a S e l e c c i ó n m ú l t i p l e c o n ú n i c ar e s p u e s t a

S e l e c c i ó n m ú l t i p l e c o n m ú l t i p l er e s p u e s t a

C O N T A D U R Í A E C O N O M Í A

C o m p o n e n t e s

M a c r o e c o n o m í a

Á r e a s d e f o r m a c i ó n

A D M I N I S T R A C I Ó N

B á si c a

C o m p o n e n t e s

M a t e m á t i c a s y e s t a d í s t i c a

P r o f e si o n a l

C o m p o n e n t e s

C o n t a b i l i d a d y f i n a n z a s

S o c i o h u m a n í st i c a

C o m p o n e n t e s

C o m u n i c a c i ó n

V a a

A d m i n i st r a c i ó n

C o n t a d u r í a y E c o n o m í a

E c o n o m í a

A d m i n i st r a c i ó n y o r g a n i z a c i o n e sJ u r í d i c o

F u n d a m e n t o s c o n c e p t u a l e s d e c o n t a b i l i d a d

R e g u l a c i ó nC o n t r o l

I n f o r m a c i ó n

R e s p o n s a b i l i d a d s o c i a l

S o l u c i ó n d e c o n f l i c t o s

E l e m e n t o s b á si c o s d e s o c i o l o g í aB a s e s c o n c e p t u a l e s d e a n t r o p o l o g í a c u l t u r a lF u n d a m e n t o s a x i o l ó g i c o s

P e n s a m i e n t o e c o n ó m i c o e h i st o r i a e c o n ó m i c a

M i c r o e c o n o m í aE s t a d í s t i c a y E c o n o m í a

A r g u m e n t a t i v a

P r o p o si t i v a

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A P R U E B A S E C A E S C I E N C I A S E M P R E S A R I A L E S Y A F I N E S

C O M P E T E N C I A S T I P O D E P R E G U N T A S P R O G R A M A S

I n t e r p r e t a t i v a S e l e c c i ó n m ú l t i p l e c o n ú n i c ar e s p u e s t a

S e l e c c i ó n m ú l t i p l e c o n m ú l t i p l er e s p u e s t a

C O N T A D U R Í A E C O N O M Í A

C o m p o n e n t e s

M a c r o e c o n o m í a

Á r e a s d e f o r m a c i ó n

A D M I N I S T R A C I Ó N

B á si c a

C o m p o n e n t e s

M a t e m á t i c a s y e s t a d í s t i c a

P r o f e si o n a l

C o m p o n e n t e s

C o n t a b i l i d a d y f i n a n z a s

S o c i o h u m a n í st i c a

C o m p o n e n t e s

C o m u n i c a c i ó n

V a a

A d m i n i st r a c i ó n

C o n t a d u r í a y E c o n o m í a

E c o n o m í a

A d m i n i st r a c i ó n y o r g a n i z a c i o n e sJ u r í d i c o

F u n d a m e n t o s c o n c e p t u a l e s d e c o n t a b i l i d a d

R e g u l a c i ó nC o n t r o l

I n f o r m a c i ó n

R e s p o n s a b i l i d a d s o c i a l

S o l u c i ó n d e c o n f l i c t o s

E l e m e n t o s b á si c o s d e s o c i o l o g í aB a s e s c o n c e p t u a l e s d e a n t r o p o l o g í a c u l t u r a lF u n d a m e n t o s a x i o l ó g i c o s

P e n s a m i e n t o e c o n ó m i c o e h i st o r i a e c o n ó m i c a

M i c r o e c o n o m í aE s t a d í s t i c a y E c o n o m í a

A r g u m e n t a t i v a

P r o p o si t i v a

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

181

Figura 8. Caracterización Administración

Á R E A S D E F O R M A C I Ó N

A D M I N I S T R A C I Ó N

B á si c a

C o m p o n e n t e s

M a t e m á t i c a s

P r o f e si o n a l

C o m p o n e n t e s

A d m i n i st r a c i ó n y o r g a n i z a c i o n e s

S o c i o h u m a n í st i c a

C o m p o n e n t e s

D e r e c h o

V i e n e d e

E s t a d í s t i c aE c o n o m í a

F i n a n z a s

P r o d u c c i ó n y o p e r a c i o n e s

M e r c a d e o

G e s t i ó n h u m a n a

É t i c a y R e s p o n s a b i l i d a d S o c i a l

Á R E A S D E F O R M A C I Ó N

A D M I N I S T R A C I Ó N

B á si c a

C o m p o n e n t e s

M a t e m á t i c a s

P r o f e si o n a l

C o m p o n e n t e s

A d m i n i st r a c i ó n y o r g a n i z a c i o n e s

S o c i o h u m a n í st i c a

C o m p o n e n t e s

D e r e c h o

V i e n e d e

E s t a d í s t i c aE c o n o m í a

F i n a n z a s

P r o d u c c i ó n y o p e r a c i o n e s

M e r c a d e o

G e s t i ó n h u m a n a

É t i c a y R e s p o n s a b i l i d a d S o c i a l

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

182

Tabla 7. Componentes Área Formación Básica en Economía, Administración, Contaduría y Afines

COMPONENTES MATEMATICAS ESTADISTICA ECONOMIA MATEMAT.

MATEM. I MAT.II ALG.L. E. DESCRIPT. E. INFERENCIAL MAC POL.

ECON. FUNDAMENTOS DE ECONOMIA Y MICROECONOMÍA. Y ESTADÍST.

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 1 2 3 1 2 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5

ADMINISTRACION

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CONTADURIA �����

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COMPONENTES ADMINIST. Y JURÍDICA FUND. CONCEPT.

ORGANIZAC DE CONTABILID. PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6

ADMINISTRACION CONTADURIA

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COMPONENTE DE MATEMATICAS MATEMATICAS I 1 CONJUNTOS REALES 2 FUNCIONES 3 ALGEBRA BÁSICA 4 ECUACIONES LINEALES 5 ECUACIONES CUADRÁTICAS MATEMÁTICAS II 1 DERIVADAS 2 INTEGRALES 3 SUCESIONES ÁLGEBRA LINEAL 1 MATRICES 2 SISTEMA DE ECUACIONES COMPONENTE DE ESTADISTICA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 1 DISTRIBUCION DE FRECUENCIA 2 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE POS. 3 MEDIDAS DE VARIACIÓN O DISPERSIÓN 4 PROBABILIDADES 5 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD

ESTADÍSTICA INFERENCIAL 1 ESTIMACION PUNTUAL Y POR INTERVALOS 2 PRUEBA DE HIPÓTESIS 3 PRUEBAS DE INDEPENDENCIA 4 MUESTREO 5 TAMAÑO DE MUESTRA 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES 7 REGRESIÓN 8 CORRELACIÓN COMPONENTE DE ECONOMIA MACROECONOMÍA (MAC) 1 AGREGADOS MACROECONÓMICOS 2 MODELOS MACROECONÓMICOS POLÍTICA ECONÓMICA 1 POLÍTICA MONETARIA 2 POLÍTICA FISCAL 3 POLÍTICA CAMBIARIA 4 POLÍTICA DE COMERCIO EXTERIOR FUNDAMENTOS DE ECONOMÍA Y MICROECONOMÍA (F.DE E. Y 1 OFERTA Y DEMANDA 2 ELASTICIDAD 3 TEORÍA DE MERCADO 4 TEORÍA DEL CONSUMIDOR Y DEL PRODUCTOR 5 POLÍTICA FISCAL 6 POLÍTICA CAMBIARIA 7 ECONOMÍA DEL BIENESTAR

8 TEORÍA DE LA FIRMA 9 CONTABILIDAD NACIONAL 10 FORMACIÓN DE PRECIOS 11 POLÍTICA MONETARIA 12 COSTOS DE PRODUCCION 13 AHORRO - INVERSIÓN 14 COMERCIO INTERNACIONAL 15 BALANZA DE PAGOS 16 NUEVA ECONOMÍA COMPONENTE DE MATEMATICAS Y ESTADÍSTICA 1 LOGICA MATEMÁTICA 2 TEORÍA DE CONJUNTOS 3 ALGEBRA LINEAL 4 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 5 ESTADÍSTICA INFERENCIAL COMPONENTE DE ADMINISTRACIONES Y ORGANIZACIONES 1 FUNDAMENTOS DE ADMINISTRACIÓN CIENTIFÍCA 2 CICLO ADMINISTRATIVO 3 ESTRUCUTURA ORGANIZACIONAL Y FUNCIONAL 4 PENSAMIENTO ESTRATÉGICO 5 ESTRATEGÍA Y ESTRUCUTURA ORGANIZACIONAL 6 GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS 7 SELECCIÓN 8 EVALUACIÓN Y DESARROLLO 9 PERSPECTIVAS DE MARKETING ESTRATÉGICO COMPONENTE DE JURIDICO 1 FUNDAMENTOS DE ORDENAMIENTO INSTITUCIONAL COLOMBIANO 2 FUNDAMENTOS DE DERECHO CONSTITUCIONAL 3 FUNDAMENTOS JURÍDICOS MERCANTILES Y COMERCIALES 4 FORMAS JURÍDICAS ASOCIATIVAS 5 BASES DE DERECHO LABORAL INDIVIDUAL 6 BASES DE DERECHO LABORAL COLECTIVO 7 FUENTES DE DERECHO TRIBUTARIA 8 BASES SUSTANTIVAS TRIBUTARIAS 9 BASES PROCESALES TRIBUTARIAS

COMPONENTE FUNDAMENTOS CONCEPTUALES DE CONTABILID. 1 EVOLUCION HISTÓRICA DE LA CONTABILIDAD 2 ESCUELAS DOCTRINALES EN CONTABILIDAD 3 BASES DE SOCIO – EPISTEMOLOGÍA 4 PARADIGMAS Y PROGRAMAS DE INVESTIGACION EN CONTABILID. 5 ENFOQUES NORMATIVOS EN LA REGULACION CONTABLE 6 ENFOQUES POSITIVOS EN LA REGULACION CONTABLE

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183

Tabla 8. Componentes Área Formación Profesional Contaduría

AREA DE FORMACION PROFESIONAL

COMPONENTES CONTABILIDAD Y FINANZAS CONTROL REGULACION INFORMA.

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3

CONTADURIA

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AREA DE FORMACION PROFESIONAL

CONTABILIDAD Y FINANZAS

1 CONTABILIDAD DE OPERACIONES

2 CONTABILIDAD DE FINANCIACION E INVERSION

3 CONSOLIDACION CONTABLE

4 PROCESOS DE CIERRE

5 AJUSTE Y MAYORIZACION

6 ESTADOS Y REPORTES FINANCIEROS

7 PRESUPUESTOS

8 COSTOS

9 PLANEACION

10 TRATAMIENTO CONTABLE DE IMPUESTOS DIRECTOS

11 TRATAMIENTO CONTABLE DE IMPUESTOS INDIRECTOS

12 TRATAMIENTO CONTABLE TASAS Y OTROS

13 DECLARACIONES TRIBUTARIAS

14 CONTABILIDAD DE ENTIDADES SIN ANIMO DE LUCRO

15 CONTABILIDAD GUBERNAMENTAL

16 CONTABILIDAD AMBIENTAL

17 ANALISIS FINANCIERO VERTICAL Y HORIZONTAL - RAZONES FINANCIERAS

18 MODELOS DE VALORACION DE ACTIVOS

19 MATEMATICA FINANCIERA

20 ESTRUCTURA DE MERCADO DE VALORES

21 INVERSIONES DE RENTA VARIABLE - VALORACION

22 GESTION, CONTROL Y EVALUACION FINANCIERA DE PROYECTOS CONTROL 1 ASEGURAMIENTO 2 TEORIA DEL CONTROL SAJON 3 AUDITORIA FINANCIERA

4 AUDITORIA OPERATIVA Y GESTION

5 AUDITORIA DE CUMPLIMIENTO

6 REVISORIA FISCAL

7 TEORIA DE CONTROL LATINO

8 INSTRUMENTOS DE CONTROL PERMANENTE CONTROL INTERNO

9 CONTROL OPERACIONAL

10 EVALUACION DEL DESEMPEÑO

REGULACION

1 NORMAS Y PAUTAS PROFESIONALES DE CONTADURIA

2 SERVICIOS PROFESIONALES Y ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD

3 CODIGOS DE ETICA PROFESIONAL

4 RESPONSABILIDAD SOCIAL DEL CONTADOR PUBLICO

5 ELEMENTOS DE BUEN GOBIERNO CORPORATIVO

6 NORMAS INTERNACIONALES DE CONTABILIDAD

/ INFORMACION FINANCIERA

7 NORMAS INTERNACIONALES DE AUDITORIA

INFORMACION

1 ENFOQUE DE LA TEORIA GENERAL DE SISTEMAS

2 SISTEMAS OPERATIVOS INFORMATICOS

3 BASES DE DATOS

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184

Tabla 9. Componentes Área Formación Profesional Administración

ADMINISTRACION Y ORGANIZACIONES FINANZAS MERCADEO

COMPONENTES F. P ADM ORGANIZAC. P. ADTIVO ESTRAT. C ANALIS. FINANCIERO ANALISIS INVERSION COSTOS PRESU F. D. MER. PLAN ME. I. MER PROGRAMAS 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 ADMINISTRACION

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PRODUCCION Y OPERACIONES GESTION HUMANA

AD. P OPE INVEST. OPERACIÓN A. D.

C SE. RE

S. D R. DE. HU ED

1 2 3 1 2 3 4 5 6 1 1 1 1 2 1 ��������������

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COMPONENTE ADMINISTRACION Y ORGANIZACIONES FUNDAMENTOS Y PENSAMIENTOS ADMINISTRATIVOS 1 TEORIA ORGANIZACIONAL 2 ORIGENES 3 EVOLUCION Y ESCUELAS DEL PENSAMIENTO ADMINISTRATIVO ORGANIZACIONES 1 ESTRUCTURA 2 CULTURA Y COMPORTAMIENTO ORGANIZACIONAL 3 ENTORNOS 4 PROCESOS Y DESARROLLO ORGANIZACIONAL PROCESO ADMINISTRATIVO 1 PLANEACION 2 ORGANIZACIÓN 3 DIRECCION Y CONTROL ESTRATEGIA 1 FUNDAMENTOS 2 MODELOS 3 PROCESO Y DIRECCIONAMIENTO ESTRATEGICO FINANZAS CONTABILIDAD 1 FUNDAMENTOS Y ESTADOS FINANCIEROS ANALISIS FINANCIERO 1 RAZONES FINANCIERAS 2 ANALISIS DE APALANCAMIENTO 3 PUNTO DE EQUILIBRIO

4 ESTADO DE FUENTES Y USOS 5 FLUJO DE EFECTIVO 6 ADMINISTRACION DE CAPITAL DE TRABAJO ANALISIS DE INVERSIONES 1 TASAS DE INTERES/CONVERSION 2 ANUALIDADES 3 FLUJO DE CAJA LIBRE 4 FUENTES DE FINANCIACION 5 VALORACION DE PROYECTOS 6 ANALISIS DE RENTABILIDAD COSTOS 1 SISTEMAS DE COSTOS 2 COSTEO VARIABLE 3 COSTEO TRADICIONAL O TOTAL PRESUPUESTOS 1 TIPOS 2 PROYECCION DE ESTADOS FINANCIEROS MERCADEO FUNDAMENTOS DE MERCADEO 1 CONCEPTOS BASICOS 2 COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR 3 SEGMENTACION PLAN DE MERCADEO 1 DESARROLLO Y CICLO DE VIDA DEL PRODUCTO 2 PRECIO 3 PLAZA INVESTIGACION DE MERCADOS 1 CUANTITATIVA Y CUALITATIVA 2 INDUCTIVA Y DEDUCTIVA PRODUCCION Y OPERACIONES DE ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION Y OPERACIONES 1 PLANEACION Y CONTROL DE LA PRODUCCION 2 PROCESOS PRODUCTIVOS 3 GESTION DE LA CALIDAD INVESTIGACION DE OPERACIONES 1 PROGRAMACION LINEAL 2 PROBLEMA DE TRANSPORTE 3 MODELOS DE INVENTARIOS 4 PERT CPM 5 MATRICES DE CONSECUENCIAS 6 ARBOLES DE DECISION Y TEORIAS DE COLAS

GESTION HUMANA ANALISIS DE CARGOS (A.D.C.) SELECCIÓN Y RECLUTAMIENTO (SE. RE) SISTEMAS DE REMUNERACION (S. DE R.) DESARROLLO HUMANO (DE. HU) 1 CAPACITACION 2 FORMACION Y ENTRENAMIENTO EVALUACION DEL DESEMPEÑO Y RELACIONES LABORALES (ED) 1 BIENESTAR Y SALUD OCUPACIONAL

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185

Tabla 10. Componentes Área Formación Socio-humanística

COMPONENTES COMPONENTE DE DERECHO C. ETIC Y R.S

DERECHO DERECHO DERECHO TEMAS

COMERICIAL LABORAL TRIBUTARIO

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 1 2 3 4 2 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6

ADMINISTRACION

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CONTADURIA

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PROGRAMA DE ADMINISTRACIÓN COMPONENTE DE DERECHO (DERECHO COM) SUBCOMPONENTE DERECHO COMERCIAL (DERECHO COM) 1. ENTES REGULADORES 2. SOCIEDADES 3. OPERACIONES 4. CONTRATOS Y EMPRESAS MERCANTILES 5. TÍTULOS VALORES SUBCOMPONENTE DE DERECHO LABORAL 1. CONTRATO DE TRABAJO 2. SALARIO Y PRESTACIONES SOCIALES 3. DERECHO COLECTIVO 4. SEGURIDAD SOCIAL SUBCOMPONENTE DE DERECHO TRIBUTARIO 1. OBLIGACIONES Y DERECHOS 2. IMPUESTOS 3. SANCIONES 4 DERECHO CONSTITUCIONAL

5. CONSTITUCIÓN POLITICA DE COLOMBIA 6. DERECHOS FUNDAMENTALES 7. ORGANIZACIÓN DEL ESTADO 8. MECANISMO DE PARTICIPACIÓN CIUDADANA COMPONENTE DE ETICA Y RESPONSABILIDAD SOCIAL (C. ETIC R. S) 1. FUNDAMENTOS SOBRE ETICA 2. MORAL Y VALORES 3. ETICA EN LOS PROCESOS ORGANIZACIONALES Y EN LA TOMA DE DESICIONES 4. RESPONSABILIDAD SOCIAL DEL AMDINISTRADOR PROGRAMA DE CONTADURÍA LOS TEMAS SON:

1 COMUNICACIÓN 2 SOLUCIÓN DE CONFLICTOS

3 ELEMENTOS BASICOS DE SOCIOLOGIA

4 BASES CONCEPTUALES DE ANTROPOLOGIA CULTURAL

5 FUNDAMENTOS AXIOLOGICOS 6 RESPONSABILIDAD SOCIAL

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187

Figura 10. Caracterización Psicología

CARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAES CIENCIAS SOCIALES, DERECHO Y CIENCIAS POLITICAS

TIPO DE PREGUNTAS ÁREAS DE FORMACIÓN

Selección múltiple con únicarespuesta

Selección múltiple con múltiplerespuesta

ECAESPSICOLOGÍA

Psicología clínica de la salud

PROFESIONAL

Psicología educativa

Psicología organizacional

Psicología social y comunitaria

Psicología jurídica

BÁSICA DISCIPLINARIAE INTERDISCIPLINARIA

Tabla No. 12

Historia de la psicología, Epistemología,Modelos teóricos y metodológicos

Bases psicológicas del comportamiento

Procesos psicológicos básicos

Bases socio-culturales delcomportamiento humano

Problemas fundamentales de laPsicología individualProblemas fundamentales de la psicología social

Psicología evolutivaMedición y evaluación psicológica

Formación investigativa

CARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAES CIENCIAS SOCIALES, DERECHO Y CIENCIAS POLITICAS

TIPO DE PREGUNTAS ÁREAS DE FORMACIÓN

Selección múltiple con únicarespuesta

Selección múltiple con múltiplerespuesta

ECAESPSICOLOGÍA

Psicología clínica de la salud

PROFESIONAL

Psicología educativa

Psicología organizacional

Psicología social y comunitaria

Psicología jurídica

Psicología clínica de la salud

PROFESIONAL

Psicología educativa

Psicología organizacional

Psicología social y comunitaria

Psicología jurídica

BÁSICA DISCIPLINARIAE INTERDISCIPLINARIA

Tabla No. 12

Historia de la psicología, Epistemología,Modelos teóricos y metodológicos

Bases psicológicas del comportamiento

Procesos psicológicos básicos

Bases socio-culturales delcomportamiento humano

Problemas fundamentales de laPsicología individualProblemas fundamentales de la psicología social

Psicología evolutivaMedición y evaluación psicológica

Formación investigativa

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188

Figura 11. Caracterización Trabajo Social

CARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAES CIENCIAS SOCIALES, DERECHO Y CIENCIAS POLITICAS

COMPETENCIAS TIPO DE PREGUNTAS

ÁREASInterpretativa

Selección múltiple con únicarespuesta

Selección múltiple con múltiplerespuesta

Argumentativa

Propositiva

Fundamentación profesional

Contexto de los problemas ylos políticos sociales

Gestión social

Métodos de investigaciónprofesional

FORMACIÓN PROFESIONALESPECIFICA

COMPONENTESTabla No. 13 Fundamentos de

Investigación

Enfoques, tipos, nivelesy procesos de investigación

INVESTIGACIÓN

COMPONENTES

Teoría del Estado

Teorías del sujeto

CIENCIAS SOCIALESY HUMANAS

COMPONENTES

ECAES TRABAJO SOCIAL

CARACTERIZACION DE LAS PRUEBAS ECAES CIENCIAS SOCIALES, DERECHO Y CIENCIAS POLITICAS

COMPETENCIAS TIPO DE PREGUNTAS

ÁREASInterpretativa

Selección múltiple con únicarespuesta

Selección múltiple con múltiplerespuesta

Argumentativa

Propositiva

Fundamentación profesional

Contexto de los problemas ylos políticos sociales

Gestión social

Métodos de investigaciónprofesional

FORMACIÓN PROFESIONALESPECIFICA

COMPONENTESTabla No. 13 Fundamentos de

Investigación

Enfoques, tipos, nivelesy procesos de investigación

INVESTIGACIÓN

COMPONENTES

Fundamentos deInvestigación

Enfoques, tipos, nivelesy procesos de investigación

INVESTIGACIÓN

COMPONENTES

INVESTIGACIÓN

COMPONENTES

Teoría del Estado

Teorías del sujeto

CIENCIAS SOCIALESY HUMANAS

COMPONENTES

Teoría del Estado

Teorías del sujeto

CIENCIAS SOCIALESY HUMANAS

COMPONENTES

CIENCIAS SOCIALESY HUMANAS

COMPONENTES

ECAES TRABAJO SOCIAL

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189

Tabla 11. Estructura Derecho

AREA DE LOS CAMPOS DEL SABER

1 TEORIA GENERAL DEL DERECHO 1. 1 INTRODUCCION AL DERECHO 1. 2 FILOSOFÍA DEL DERECHO 1. 3 HISTORIA DEL DERECHO 1. 4 SOCIOLOGÍA JURÍDICA 1. 5 IDEAS POLÍTICAS

2 DERECHO CONSTITUCIONAL 3 DERECHO CIVIL Y DE LA FAMILIA 4 DERECHO COMERCIAL 5 DERECHO PENAL 6 DERECHO LABORAL 7 DERECHO INTERNACIONAL 8 DERECHO ADMINISTRATIVO 9 RESPONSABILIDAD PROSESIONAL

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190

Figura. 12. Caracterización Ciencias de la Educación

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E S C I E N C I A S D E L A E D U C A C I O N

C O M P E T E N C I A S• I n t e r p r e t a t i v a• A r g u m e n t a t i v a• P r o p o s i t i v a

E N F A S I S H U M A N I D A D E S

Y L E N G U A C A S T E L L A N A

E N F A S I S L E N G U A S

M O D E R N A S O E X T R A N J E R A S

E N F A S I S C I E N C I A S

N A T U R A L E S

E N F A S I S C I E N C I A S S O C I A L E S

E N F A S I S M A T E M A T I C A S

P E D A G O G I A IN F A N T I L Y

P R E E S C O L A R

C O M P R E N S I Ó N Y P R O D U C C I O N D E T E X T O

P O L I T I C A E D U C A T I V A

P E D A G O G I A G E N E R A L

L O P E D A G O G I C O Y L O D I D A C T I C O E S P E C I F I C O

L A D I S C I P L I N A

P E N S A M I E N T O C I E N T Í F I C O

P E N S A M I E N T O S N U M E R I C O S Y S I S T E M A S N U M E R I C O S

P E N S A M I E N T O E S P A C I A L Y S I S T E M A G E O M E T R I C O

P E N S A M I E N T O M E T R I C O S I S T E M A S D E M E D I D A

P E N S A M I E N T O S Y S I S T E M A S D E D A T O S

P E N S A M I E N T O V A R I A C I O N A L Y S I S T E M A S A L G E B R A I C O S Y A N A L Í T I C O S

C O N O C I M I E N T O P R O P I O D E L A S C I E N C I A S

P E N S A M I E N T O C I E N T Í F I C O

T I P O D E P R E G U N T A S• P r e g u n t a s d e s e l e c c i ó n m ú l t i p l e c o n ú n i c a r e s p u e s t a• S e l e c c i ó n m ú l t i pl e c o n m ú l t i p l e r e s p u e s t a

C O N C E P C I O N E S P E R S P E C T I V A S D E L A I N F .

C O N T E X T O E IN F A N C I A

F O R M A C I O N Y D E S A R R O L L O D E L N I Ñ O

D E L I C E N C I A T U R A E N E D U C A C I O N B A S I C A

C A R A C T E R I Z A C I O N D E L A S P R U E B A S E C A E S C I E N C I A S D E L A E D U C A C I O N

C O M P E T E N C I A S• I n t e r p r e t a t i v a• A r g u m e n t a t i v a• P r o p o s i t i v a

E N F A S I S H U M A N I D A D E S

Y L E N G U A C A S T E L L A N A

E N F A S I S L E N G U A S

M O D E R N A S O E X T R A N J E R A S

E N F A S I S C I E N C I A S

N A T U R A L E S

E N F A S I S C I E N C I A S S O C I A L E S

E N F A S I S M A T E M A T I C A S

P E D A G O G I A IN F A N T I L Y

P R E E S C O L A R

C O M P R E N S I Ó N Y P R O D U C C I O N D E T E X T O

P O L I T I C A E D U C A T I V A

P E D A G O G I A G E N E R A L

L O P E D A G O G I C O Y L O D I D A C T I C O E S P E C I F I C O

L A D I S C I P L I N A

P E N S A M I E N T O C I E N T Í F I C O

P E N S A M I E N T O S N U M E R I C O S Y S I S T E M A S N U M E R I C O S

P E N S A M I E N T O E S P A C I A L Y S I S T E M A G E O M E T R I C O

P E N S A M I E N T O M E T R I C O S I S T E M A S D E M E D I D A

P E N S A M I E N T O S Y S I S T E M A S D E D A T O S

P E N S A M I E N T O V A R I A C I O N A L Y S I S T E M A S A L G E B R A I C O S Y A N A L Í T I C O S

C O N O C I M I E N T O P R O P I O D E L A S C I E N C I A S

P E N S A M I E N T O C I E N T Í F I C O

T I P O D E P R E G U N T A S• P r e g u n t a s d e s e l e c c i ó n m ú l t i p l e c o n ú n i c a r e s p u e s t a• S e l e c c i ó n m ú l t i pl e c o n m ú l t i p l e r e s p u e s t a

C O N C E P C I O N E S P E R S P E C T I V A S D E L A I N F .

C O N T E X T O E IN F A N C I A

F O R M A C I O N Y D E S A R R O L L O D E L N I Ñ O

C O M P E T E N C I A S• I n t e r p r e t a t i v a• A r g u m e n t a t i v a• P r o p o s i t i v a

E N F A S I S H U M A N I D A D E S

Y L E N G U A C A S T E L L A N A

E N F A S I S L E N G U A S

M O D E R N A S O E X T R A N J E R A S

E N F A S I S C I E N C I A S

N A T U R A L E S

E N F A S I S C I E N C I A S S O C I A L E S

E N F A S I S M A T E M A T I C A S

P E D A G O G I A IN F A N T I L Y

P R E E S C O L A R

C O M P R E N S I Ó N Y P R O D U C C I O N D E T E X T O

P O L I T I C A E D U C A T I V A

P E D A G O G I A G E N E R A L

L O P E D A G O G I C O Y L O D I D A C T I C O E S P E C I F I C O

L A D I S C I P L I N A

P E N S A M I E N T O C I E N T Í F I C O

P E N S A M I E N T O S N U M E R I C O S Y S I S T E M A S N U M E R I C O S

P E N S A M I E N T O E S P A C I A L Y S I S T E M A G E O M E T R I C O

P E N S A M I E N T O M E T R I C O S I S T E M A S D E M E D I D A

P E N S A M I E N T O S Y S I S T E M A S D E D A T O S

P E N S A M I E N T O V A R I A C I O N A L Y S I S T E M A S A L G E B R A I C O S Y A N A L Í T I C O S

C O N O C I M I E N T O P R O P I O D E L A S C I E N C I A S

P E N S A M I E N T O C I E N T Í F I C O

T I P O D E P R E G U N T A S• P r e g u n t a s d e s e l e c c i ó n m ú l t i p l e c o n ú n i c a r e s p u e s t a• S e l e c c i ó n m ú l t i pl e c o n m ú l t i p l e r e s p u e s t a

C O N C E P C I O N E S P E R S P E C T I V A S D E L A I N F .

C O N T E X T O E IN F A N C I A

F O R M A C I O N Y D E S A R R O L L O D E L N I Ñ O

D E L I C E N C I A T U R A E N E D U C A C I O N B A S I C A

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

191

Tabla 12. Componentes Ciencias de la Educación

COMPONENTES COMPONENTES

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

LICENCIATURA EN EDUCACION BASICA,

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������������� ÉNFASIS EN CIENCIAS NATURALES

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LICENCIATURA EN EDUCACION BASICA,

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ÉNFASIS EN CIENCIAS SOCIALES �����

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LICENCIATURA LENGUAS MODERNAS

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EXTRANJERAS, LENGUA CASTELLANA

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LICENCIATURA EN PEDADOGÍA INFANTIL

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PRE-ESCOLAR O ESTIMULACIÓN TEMPRANA ����������

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COMPONENTES: 1 PENSAMIENTO CIENTIFICO 2 CONOCIMIENTOS PROPIOS DE LAS CIENCIAS NATURALES 3 CONOCIMIENTOS PROPIOS DE LAS CIENCIAS SOCIALES 4 PENSAMIENTO CRITICO 5 PENSAMIENTO NUMÉRICO 6 PENSAMIENTO ALEATORIO 7 PENSAMIENTO ESPACIAL 8 PENSAMIENTO VARIACIONAL 9 PENSAMIENTO MÉTRICO 10 PEDAGOGÍA GENERAL 11 LA PEDAGOGÍA Y LA DIDACTICA SITUADOS EN LA DISCIPLINA 12 DISCIPLINA 13 LA POLÍTICA EDUCATIVA EN EL ÁREA 14 COMPRENSIÓN Y PRODUCCIÓN DE TEXTOS EN LA DISCIPLINA 15 CONCEPCIONES DE LA INFANCIA 16 CONTEXTO E INFANCIA 17 FORMACIÓN Y DESARROLLO DEL NIÑO

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192

Figura 13. Componente Comprensión Lectora

Relaciones SemánticasSintácticas, pragmáticas

Identificar tópicosglobales y locales

INTERPRETATIVA

Inferir condiciones de plantearsecuencias lógicas o de

organización textual y de validaruna afirmación a partir de casos particulares

Inferir y establecer relacionesde casualidad y suficiencia de

condiciones determinadas

ARGUMENTATIVA

Establecer distinto ordenentre varios textos

Capacidad para evaluar propuestasSe explicitan generalizaciones, conjeturas,

deducciones o conclusiones.

PROPOSITIVA

OBJETIVOCapacidad de leer comprensivamente

diversos tipos de texto

DIMENSIONES

COMPETENCIA

DIMENSIONSOCIOCULTURAL

ESPECIFICODE LA

DISCIPLINA

SABER-HACEREn el Contexto

ASPECTOS QUE

SE EVALÚAN

PROPOSITOIndagar el grado de desarrollo

de la comprensiónlectora

DEFINICIÓNEstablecer vínculos de orden

semántico, pragmático y enciclopédico

Relaciones SemánticasSintácticas, pragmáticas

Identificar tópicosglobales y locales

INTERPRETATIVA

Inferir condiciones de plantearsecuencias lógicas o de

organización textual y de validaruna afirmación a partir de casos particulares

Inferir y establecer relacionesde casualidad y suficiencia de

condiciones determinadas

ARGUMENTATIVA

Establecer distinto ordenentre varios textos

Capacidad para evaluar propuestasSe explicitan generalizaciones, conjeturas,

deducciones o conclusiones.

PROPOSITIVA

OBJETIVOCapacidad de leer comprensivamente

diversos tipos de texto

DIMENSIONES

COMPETENCIA

DIMENSIONSOCIOCULTURAL

ESPECIFICODE LA

DISCIPLINA

SABER-HACEREn el Contexto

ASPECTOS QUE

SE EVALÚAN

PROPOSITOIndagar el grado de desarrollo

de la comprensiónlectora

DEFINICIÓNEstablecer vínculos de orden

semántico, pragmático y enciclopédico

Relaciones SemánticasSintácticas, pragmáticas

Identificar tópicosglobales y locales

INTERPRETATIVA

Inferir condiciones de plantearsecuencias lógicas o de

organización textual y de validaruna afirmación a partir de casos particulares

Inferir y establecer relacionesde casualidad y suficiencia de

condiciones determinadas

ARGUMENTATIVA

Establecer distinto ordenentre varios textos

Capacidad para evaluar propuestasSe explicitan generalizaciones, conjeturas,

deducciones o conclusiones.

PROPOSITIVA

Relaciones SemánticasSintácticas, pragmáticas

Identificar tópicosglobales y locales

INTERPRETATIVA

Inferir condiciones de plantearsecuencias lógicas o de

organización textual y de validaruna afirmación a partir de casos particulares

Inferir y establecer relacionesde casualidad y suficiencia de

condiciones determinadas

ARGUMENTATIVA

Establecer distinto ordenentre varios textos

Capacidad para evaluar propuestasSe explicitan generalizaciones, conjeturas,

deducciones o conclusiones.

PROPOSITIVA

OBJETIVOCapacidad de leer comprensivamente

diversos tipos de texto

DIMENSIONES

COMPETENCIA

DIMENSIONSOCIOCULTURAL

ESPECIFICODE LA

DISCIPLINA

SABER-HACEREn el Contexto

ASPECTOS QUE

SE EVALÚAN

PROPOSITOIndagar el grado de desarrollo

de la comprensiónlectora

DEFINICIÓNEstablecer vínculos de orden

semántico, pragmático y enciclopédico

OBJETIVOCapacidad de leer comprensivamente

diversos tipos de texto

DIMENSIONES

COMPETENCIA

DIMENSIONSOCIOCULTURAL

ESPECIFICODE LA

DISCIPLINA

SABER-HACEREn el Contexto

ASPECTOS QUE

SE EVALÚAN

PROPOSITOIndagar el grado de desarrollo

de la comprensiónlectora

DEFINICIÓNEstablecer vínculos de orden

semántico, pragmático y enciclopédico

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193

Figura 14 . NIVELES DE OPERATIVIDAD DEL COMPONENTE COMPRENSIÓN LECTORA

FORMACIÓN LOCALSecuenciar datos

Encontrar relaciones lógicas en los planos de las oraciones, los enunciados y partes menores del texto.

Reconocer información legal relacionada casualmente a partir de datos explícitos o implícitos.

Identificar sentidos locales del texto.

INFORMACIÓN GLOBAL

Conectar información explicita, implícita que se puede derivar de lo planteado o sugerido en textos que aborden tópicos similares desde diversos puntos de vista.

FORMACIÓN LOCALSecuenciar datos

Encontrar relaciones lógicas en los planos de las oraciones, los enunciados y partes menores del texto.

Reconocer información legal relacionada casualmente a partir de datos explícitos o implícitos.

Identificar sentidos locales del texto.

INFORMACIÓN GLOBAL

Conectar información explicita, implícita que se puede derivar de lo planteado o sugerido en textos que aborden tópicos similares desde diversos puntos de vista.

194

BIBLIOGRAFÍA

http://www.icfes.gov.co http://www.palmira.univalle.edu.co/ecaes/preguntas_ecaes/MANUAL_CONSTRUCCION_PREGUNTAS.doc http://www.palmira.univalle.edu.co/ecaes/Saber_basico_sobre_ECAES.pdf http://seringeniero.uniandes.edu.co/home.htm www.usbmed.edu.co

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Anexo B. Encuesta

CONSTRUCCIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICO-MATEMÁTICOS PARA EL ANÁLISIS Y PRESENTACIÓN DE LOS RESULTADOS

DE LOS EXÁMENES DE CALIDAD DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR

ENCUESTA

Esta encuesta tiene el propósito de recolectar información sobre el análisis de los resultados de los ECAES que las Instituciones de Educación Superior del Nororiente Colombiano han realizado en cada uno de sus programas académicos. La información que nos suministre es totalmente confidencial y sólo será utilizada para los fines específicos de la investigación. Su aporte es fundamental en este proceso.

DATOS DE IDENTIFICACIÓN INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA ___________________________________ PROGRAMA ACADÉMICO_________________________________________ NOMBRE _____________________________________________________ CARGO ______________________________________________________ CORREO ELECTRÓNICO _________________________________________ 1. Seleccione las actividades previas a la presentación de las pruebas ECAES en los años 2003 y 2004 realizadas con estudiantes y profesores:

a. Participación activa en las convocatorias que a nivel nacional se han realizado para la construcción de preguntas.

b. Realización de jornadas de preparación y actualización para los

estudiantes previos al examen:

o Jornadas de información sobre los ECAES o Cursos de nivelación o Simulacros de pruebas tipo ECAES o Talleres de actualización y cursos de profundización en diferentes

áreas. o Conversatorios de profundización en diferentes áreas

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c. Actualización de profesores:

o Capacitación a través de cursos, seminarios, conversatorios y

talleres. o Formación y capacitación en la elaboración de material para el

diseño de pruebas. o Formación en evaluación de competencias. o Socialización resultados y búsqueda de debilidades temáticas. o Conversatorios de profundización en diferentes áreas.

d. Sensibilizar a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los

resultados de las pruebas ECAES en su futuro profesional.

e. Otras __________________________________________________ _______________________________________________________ ______________________________________________________

2. Al interior del programa académico se han analizado los resultados de los ECAES:

Si ___ No ___ En caso de respuesta afirmativa, describa el proceso de análisis: _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________

En caso de respuesta negativa, enuncie los motivos: _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ 3. Considera que la información proporcionada por el ICFES es suficiente para realizar los análisis? Sí___ No___

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Amplíe su respuesta ____________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ 4. Quiénes participaron en el proceso de análisis de los resultados:

a. Directivos b. Docentes c. Estudiantes d. Egresados e. Administrativos f. Sector productivo g. Otros: __________________________________________________

_______________________________________________________

5. Para qué le han servido los resultados obtenidos de los análisis de las pruebas ECAES: _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ 6. Qué acciones ha tomado el programa académico con base en estos resultados:

a. Planes de mejoramiento curricular:

o Ajuste curricular de los programas académicos o Estrategias pedagógicas (Software para entrenamiento de ECAES,

bibliotecas virtuales, entre otros). o Diseñar y ejecutar pruebas en las asignaturas que correspondan a

los modelos utilizados en los ECAES. b. Estímulo a:

o Estudiantes con puntajes sobresalientes a nivel nacional a través del

reconocimiento de la institución. o Otros: __________________________________________________

___________________________________________________ ___________________________________________________

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7. La presentación de la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES:

a. Es clara b. Facilita el análisis c. Es completa d. Es coherente e. Es pertinente f. Es accequible g. Su publicación es oportuna

8. Según su criterio, cómo debería ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis: _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________ _____________________________________________________________

Agradecemos su colaboración en el diligenciamiento de la

encuesta.

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PROYECTO DE INVESTIGACIÓN: CONSTRUCCIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS-MATEMÁTICOS PARA EL ANÁLISIS Y PRESENTACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LOS EXÁMENES DE CALIDAD DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR

ALIANZA ENTRE LA UNIVERSIDAD __________________ Y LA UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER –UFPS-

La UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER y la UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER, han acordado aunar esfuerzos logísticos y humanos, con el fin de construir un modelo estadístico-matemático para el análisis y presentación de los resultados de los Exámenes de Calidad de la Educación Superior – ECAES. En este acuerdo de voluntades, la UFPS se compromete a: � Organizar e invitar a las instituciones participantes a dos (2) talleres regionales � Entregar los productos resultado del estudio, entre otros: 1. Caracterización de los Exámenes de Calidad de la Educación Superior. 2. Análisis de los resultados del proceso de evaluación de los ECAES en Santander,

Arauca y Norte de Santander. 3. Acceso al portal informativo para facilitar a la comunidad educativa la obtención de

resultados que le permitan adoptar planes de mejoramiento. 4. Memorias del Estudio La Universidad Industrial de Santander se compromete a: 1. Facilitar las instalaciones y el apoyo logístico para la realización de los talleres. 2. Diligenciamiento oportuno de las diferentes encuestas que se generen. 3. Atención a las eventuales visitas de los profesionales que laboran en el proyecto. En constancia, firman en la ciudad de Bucaramanga a los 9 días del mes de noviembre de 2005, _________________________ SERGIO IVÁN QUINTERO AYALA En representación de la Coordinador del Proyecto Universidad Industrial de

Santander

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SEMINARIO CARACTERIZACIÓN Y ANÁLISIS DE ECAES EN LAS IES DE

SANTANDER

FECHA: Miércoles 9 de noviembre de 2005 HORA: 08:00 a 12:30 m LUGAR: Auditorio Bellas Artes – Edificio Daniel Casas – Piso 3 Universidad Industrial de Santander

AGENDA

08:00 a.m. Instalación - ICFES 08:30 a.m. Presentación del Proyecto de Investigación 09:00 a.m. Ponencia: CARACTERIZACIÓN DE LOS ECAES EN EL ORIENTE COLOMBIANO. 10:30 a.m. Refrigerio 11:00 a.m. Análisis de los resultados de los ECAES en las IES del Oriente Colombiano. Presentación de casos: Universidad Industrial de Santander Universidad Pontificia Bolivariana Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB Universitaria de Santander UDES Universidad Santo Tomás 12:30 m. Receso 02:00 p.m. Análisis de los resultados de los ECAES en las IES del Oriente Colombiano. Presentación de casos: Corporación Universitaria de Investigación y Desarrollo Universidad Cooperativa de Colombia UCC Fundación Universitaria Manuela Beltrán Instituto Universitario de la Paz Universidad Antonio Nariño Corporación Tecnológica del Oriente Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL Universidad Libre 03:30 p.m. Refrigerio 04:00 p.m. Conclusiones y retroalimentación 05:00 p.m. Clausura

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SEMINARIO CARACTERIZACIÓN Y ANÁLISIS DE ECAES EN LAS IES DE NORTE DE

SANTANDER

FECHA: Jueves 17 de noviembre de 2005 HORA: 02:00 a 06:00 pm LUGAR: Auditorio edificio CREAD 1 piso Universidad Francisco de Paula Santander

AGENDA 02:00 p.m. Instalación 02:30 p.m. Presentación del Proyecto de Investigación 03:00 p.m. Ponencia: CARACTERIZACIÓN DE LOS ECAES EN EL ORIENTE COLOMBIANO. 04:30 p.m. Refrigerio 05:00 p.m. Análisis de los resultados de los ECAES en las IES del Oriente Colombiano. Presentación de casos: Universidad de Pamplona Universidad Antonio Nariño Universitaria de Santander Universidad Simón Bolívar Universidad Libre Universidad Francisco de Paula Santander

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TABLAS

LISTADO DE INSTITUCIONES DE EDUCACION SUPERIOR ENCUESTADAS EN SANTANDER (PREGUNTAS ABIERTAS) UNIVERSIDADES DE SANTANDER: Universidad Industrial de Santander Universidad Santo Tomas 1. Ingeniería Química 1. Odontología 2. Ingeniería Eléctrica 2. Optometría 3. Fisioterapia 3. Administración de Empresas 4. Ingeniería Industrial 4. Arquitectura 5. Medicina 5. Economía 6. Bacteriología y Laboratorio Clínico 6. Contaduría Pública 7. Nutrición y Dietética 7. Derecho 8. Ingeniería Electrónica 9. Ingeniería Metalúrgica Universidad Investigación y Desarrollo 10. Ingeniería Civil 1. Ingeniería de Sistemas (Convenio) 11. Derecho 12. Licenciatura en Educación Básica Universidad de San Gil 13.Economía 1. Derecho

14. Ingeniería Mecánica 2. Ingeniería de Mantenimiento Industrial y Hospitalario

15. Enfermería 3. Ingeniería Ambiental 16. Zootecnia 4. Ingeniería de Sistemas 5. Administración de Empresas Universidad Pontificia Bolivariana 6. Ingeniería de Sistemas (Vélez) 1. Comunicación Social 2. Psicología Universidad Cooperativa de4 Colombia 3. Ingeniería Ambiental 1. Ingeniería de Sistemas 4. Administración de Empresas 2. Administración de Empresas 5. Ingeniería Industrial 3. conomía 6. Ingeniería Electrónica 4. Derecho 7. Ingeniería Civil 5. Contaduría 6. Medicina Veterinaria y Zootecnia Universidad Manuela Beltran 7. Enfermería 1. Fisioterapia 8. Educación Básica con Énfasis en Humanidades y Lengua UNIPAZ 1. Ingeniería Agroindustrial Universidad Antonio Nariño 2. Ingeniería Agronómica 1. Psicología 3. Ingeniería Ambiental y de Saneamiento 2. Ingeniería Electrónica UNAB Escuela Tecnológica del Oriente 1. Contaduría Pública 1. Administración de Sistemas, de Gestión Ambiental 2. Licenciatura Educación Preescolar 3. Medicina UDES 4. Derecho 1. Enfermería 5. Sistemas 2. Fonoaudiología 6. Psicología 3. Medicina 7. Comunicación Social 4. Instrumentación Quirúrgica 8. Administración de Empresas 5. Ingeniería Industrial 9. Administración Turística y Hotelera 6. Ingeniería Ambiental 7. Ingeniería Civil 8. Bacteriología y Laboratorio Clínico 9. Psicología

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LISTADO DE INSTITUCIONES DE EDUCACION SUPERIOR ENCUESTADAS EN SANTANDER (PREGUNTAS CERRADAS) UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER UNIPAZ DE SANTANDER 1. ING. AGROINDUSTRIAL 1. ESCUELA ING QUIMICA 2. ING. AGRONÓMICA 2. INGENIERÍA ELECTRICA 3. ING. AMBIENTAL Y SAN. 3. FISIOTERAPIA 4. INGENIERIA INDUSTRIAL ANT. NARIÑO 5. MEDICINA 1. PSICOLOGIA 6. BACTERIOLOGIA Y LAB 2. ING. ELECTROMECANIC 7. NUTRICIÓN Y DIETETICA 8. INGENIERIA ELECTRON U. INV Y DES 9. INGENIERÍA METALURG 1. ING. SISTEMAS 10. INGENIERÍA CIVIL CONV UDI-INCCA 11. DERECHO 12. LIC.BAS CIENCIAS NAT U. PONTIFICIA BOLIV 13. ECONOMIA 1. COMUNIC. SOCIAL - PERIOD 14. ENFERMERIA 2. PSICOLOGIA 15. ZOOTECNIA 3. INGENIERÍA AMBIENTAL 16. INGENIERIA MECÁNICA 4. ADMINISTRACIÓN EMPRE TOTAL DE PROGRAMAS: 5. INGENIERÍA INDUSTRIAL 6. INGENIERÍA ELECTRÓNICA U. PONTIFICIA BOLIV 7. INGENIERÍA CIVIL 1. COMUNIC. SOCIAL - PERIOD 2. PSICOLOGIA MANUEL BELTRAN 3. INGENIERÍA AMBIENTAL 1. FISIOTERAPIA 4. ADMINISTRACIÓN EMPRE 5. INGENIERÍA INDUSTRIAL ESC. TEC. ORIENTE

6. INGENIERÍA ELECTRÓNICA 1.ADMON DE SISTEMAS DE GESTION

7. INGENIERÍA CIVIL AMBIENTAL U. AUTONOMA B/MANGA 1. CONTADURIA PUBLICA 2. LIC. EDUC. PREESCOLAR 3. FACULTAD DE MEDICINA 4. DERECHO 5. INGENIERIA DE SISTEMAS 6. PSICOLOGIA 7. COMUNICACIÓN SOCIAL 8. ADMINISTRACIÓN DE EMPR 9. ADMON TURISTICA Y HOTEL U. SANTO TOMAS 1. ODONTOLOGIA 2. OPTOMETRÍA 3. ADMON DE EMPRESAS AGROP. 4. ARQUITECTURA 5. ECONOMIA 6. CONTADURÍA PÚBLICA 7. DERECHO

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LISTADO DE INSTITUCIONES DE EDUCACION SUPERIOR ENCUESTADAS EN NORTE DE SANTANDER UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER 1. Arquitectura 2. Ingeniería de Producción Animal 3. Ingeniería Electrónica 4. Enfermería 5. Ingeniería Mecánica 6. Administración de Empresas 7. Ingeniería Civil 8. Ingeniería Agroindustrial 9. Ingeniería de Sistemas 10. Ingeniería Electromecánica 11. Ingeniería de Producción Industrial 12. Ingeniería de minas UNIVERSITARIA DE SANTANDER. UDES 1. Fisioterapia 2. Terapia Ocupacional 3. Ingeniería Industrial 4. Ingeniería de Sistemas 5. Bacteriología y Laboratorio Clínico 6. Administración Financiera UNIVERSIDAD LIBRE 1. Contaduría pública 2. Ingeniería Industrial 3. Ingeniería Ambiental UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR 1. Ingeniería de Sistemas 2. Administración de empresas

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TABLA 1. Tabulación encuesta IES Santander. 1ª Pregunta cerrada.

UNIVERSIDADES INDUSTRIAL DE SANTANDER (UIS) SANTO TOMAS I. Y D PONTIFIC BOLIV SAN GIL U.C.C. PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8

PREGUNTAS a. Partici activa conv naciona 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

b. Realización prepación

* Jornadas de información 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Cursos de nievalción 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Simulacros de pruebas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Taller y cursos prof áreas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Conversatorios prof áreas 1 1 1 1 1 1 1 1

c. Actualización profesores

* Capacitación: curs, semi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Form y cap elabo diseñ p 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Form eval de competenc 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Social result búsq deb tem 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Conv profund en difer áreas 1 1 1 1 1 1 1 1

d. Sensib estud responsabi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

e. Otras * Organizaciones a través de

la Asociación Nacional en regiones 1 * En los preparatorios se han

incorporado preguntas para evaluar competencias 1 * Docentes se capacitan con el fin de incorporar dentro de las evaluaciones académicas preguntas tipo ECAES en su futuro profesional 1 * Análisis correlacional

ICFES-Promedio de carrera resultados ECAES. 1 * Diseño de evaluaciones

formativas tipo ECAES en diferentes asignaturas. 1 *Reconocimiento mejor ECAES 1 como estímulo al finalizar

carrera.

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CONTINUACION TABLA 1.

UNIVERSIDADES U. PAZ NARI AUTONOMA B/MANGA UDES M BE E.T.O. PROGRAMAS 1 2 3 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1

PREGUNTAS

a. Partici activa conv naciona 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. Realización prepación

* Jornadas de información 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Cursos de nievalción 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Simulacros de pruebas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Taller y cursos prof áreas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Conversatorios prof áreas 1 1 1 1 1

c. Actualización profesores

* Capacitación: curs, semi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Form y cap elabo diseñ p 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Form eval de competenc 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Social result búsq deb tem 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

* Conv profund en difer áreas 1 1 1 1 1

d. Sensib estud responsabi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

e. Otras * Capacit en manejo base de

datos a estudiantes y docente

como estratega para generar

habilidades en la busqueda de

información y con ello actuali

zar conocimiento. 1

* Establecimiento de una plata

forma virtual para facilitar el

acceso, consulta y revisión de

documentos. 1 * Programa de i ncentivos 1

* Proyección promedio ECAES y promedi académico que les sirvió de guía para demostrar que si no mejoran conocimientos quedan bajo la media nacional 1

* Presentación en WEB para que el estudiante pruebas a distancia 1

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TABLA 2. Tabulación encuesta IES Santander. 2ª y 3ª Pregunta cerrada.

UNIVERSIDADES INDUSTRIAL DE SANTANDER (UIS) SANTO TOMAS I. Y D

PONTIFIC BOLIV SAN GIL U.C.C.

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8

PREGUNTAS

N°2:

SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

NO 1

N°3:

SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

NO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

UNIVERSIDADES U. PAZ U.A.N. AUTONOMA B/MANGA UDES M BE E.T.O. PROGRAMAS 1 2 3 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 PREGUNTAS N°2: SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NO 1 N°3: SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

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TABLA 3. Tabulación encuesta IES Santander. 4ª Pregunta cerrada.

UNIVERSIDADES INDUSTRIAL DE SANTANDER (UIS) SANTO TOMAS I. Y D

PONTIFIC BOLIV SAN GIL U.C.C.

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 PREGUNTAS N°4: a. Directivos 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. Docentes 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 c. Estudiantes 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 d. Egresados 1 1 1 1 1 e. Administrativos 1 1 1 1 1 1 1 1 f. Sector Productivo 1 e. Otros * ACFO realizó anál nacional socializó y promovio anal part 1 * ASCOFAOP (Asocia Colom de Facultades de Optometría 1 * La institución responsable del programa en convenio 1

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CONTINUACION TABLA 3.

UNIVERSIDADES U.

PAZ U.A.N. AUTONOMA B/MANGA UDES M BE T ORI PROGRAMAS 1 2 3 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1

PREGUNTAS N°4: a. Directivos 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. Docentes 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 c. Estudiantes 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 d. Egresados 1 1 1 e. Administrativos 1 1 1 1 1 f. Sector Productivo e. Otros * Coord de ECAES, practicas profesional y coord programa 1

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TABLA 4. Tabulación encuesta IES Santander. 6ª Pregunta cerrada.

UNIVERSIDADES INDUSTRIAL DE SANTANDER (UIS) SANTO TOMAS I yD PONTIFIC

BOLIV SAN GIL U.C.C. PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 N°6: a. Planes de mejoram curr * Ajuste Curricular 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Estrategias edagógicas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Dis.y ejec prueb asign mod 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Compet básic de formación 1 b. Estimulo a: * Estud punt sobres nac. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Otros: * Se incluyo vincular profesor 1 * Recon direct inst. al programa comparado 1 * De acuerdo al puntaje son eximidos derecho son eximidos derecho de grado 1 1 1 * 2002-2003 estud obtuvo el recon por el president repúbli 04–05 lograron segundo y terc puesto nacion sin reconocimiento. 1 * Particip semill inv. 1 * Monitorias 1 *Desarr portal WEB basado en temas sub-areas y area que evalúe ECAES. 1 * Punt mínimo para realizar practica empresarial como requisito de grado 1 * Recon por escrito con Copia hoja de vida est. 1

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CONTINUACION TABLA 4.

UNIVERSIDADES U.

PAZ NARI AUTONOMA B/MANGA UDES M BE T ORI PROGRAMAS 1 2 3 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 PREGUNTAS N°6: a. Planes de mejoram curric * Ajuste Curricular 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Estrategias pedagógicas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Dis y ejec prueb asign mod 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. Estimulo a: * Estud punt sobres naciona 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 * Otros: * Apoyo estudios de postgrad de la institución 1 * Participación en asociacion de egresados sin costo 1 *En 2004 se otorgó placa al mejor promedio y 2003 mejor puntaje. 1

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TABLA 5. Tabulación encuesta IES Santander. 7ª Pregunta cerrada.

UNIVERSIDADES INDUSTRIAL DE SANTANDER (UIS) SANTO TOMAS I. Y D

PONTIFIC BOLIV SAN GIL U.C.C.

PROGRAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8

PREGUNTAS N° 7 a. Es clara 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

b. Facilita el análisis 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 c. Es completa 1 1 1 1 1 1 d. Es coherente 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

e. Es pertinente 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 f. Es asequible 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 g. Su publicación es oportun 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

UNIVERSIDADES U.

PAZ NARI AUTONOMA B/MANGA UDES M BE T ORI PROGRAMAS 1 2 3 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 PREGUNTAS N° 7 a. Es clara 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. Facilita el análisis 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 c. Es completa 1 1 1 1 1 1 1 1 1 d. Es coherente 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 e. Es pertinente 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 f. Es asequible 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 g. Su publicación es oportun 1 1 1 1 1 1

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TABLA 6. Tabulación encuesta IES Santander. 2ª Pregunta abierta.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER SANTO TOMAS INV.

Y D. PONTIFICIA

BOLIVARIANA

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 2. ¿Al interior del programa académico se han analizaado los resultados de los ECAES? SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1. Analisis de grupo de trabajo

a. Comites 1 1 1 1

b. Coordinadores de módulo 1 1

c. Escuelas 1 1 1 1 1

d. Interno 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2. Analisis según la estrucutura presentada por el ICFES

a. Areas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

b. Componentes 1 1 1 1

c. Revisión del material enviado por el ICFES

d. Analisis del modelo de evaluación 1

3. Analisis de comparación de resultados

a. Con otras Universidades 1 1

b. Ubicación promedio dentro del total 1 1

c. Inferior a la media Nacional 1 1

4. Procesamientos estadísticos 1 1 1 1

5. Propuestas de mejoramiento 1 1 1 1 1 1 1

NO 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 6.

UNIVERSIDADES DE

SANTANDER UNISANGIL COOPERATIVA DE

COLOMBIA MANUELA

B.

UNIPAZ UN.ANTONIO

N. ESCT.O UNAB

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 1 1 2 3 1 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2. ¿Al interior del programa académico se han analizaado los resultados de los ECAES? SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1. Analisis de grupo de trabajo

a. Comites

b. Coordinadores de módulo

c. Escuelas

d. Interno 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2. Analisis según la estrucutura presentada por el ICFES

a. Areas 1 1 1 1 1 1

b. Componentes 1 1

c. Revisión del material enviado por e l ICFES

d. Analisis del modelo de evaluación

1

3. Analisis de comparación de resultados

a. Con otras Universidades 1 1 1 1 1 1 1 1 1

b. Ubicación promedio dentro del total

c. Inferior a la media Nacional 1 1

4. Procesamientos estadísticos 1 1 1

5. Propuestas de mejoramiento

NO 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 6.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UDES

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2. ¿Al interior del programa académico se han analizaado los resultados de los ECAES?

SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1. Analisis de grupo de trabajo

a. Comites

b. Coordinadores de módulo

c. Escuelas

d. Interno 1 1 1 1

2. Analisis según la estrucutura presentada por el ICFES

a. Areas 1

b. Componentes 1

c. Revisión del material enviado por el ICFES

1

d. Analisis del modelo de evaluación

3. Analisis de comparación de resultados

a. Con otras Universidades 1 1 1

b. Ubicación promedio dentro del total

c. Inferior a la media Nacional 1

4. Procesamientos estadísticos 1

5. Propuestas de mejoramiento 1

NO

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TABLA 7. Tabulación encuesta IES Santander. 3ª Pregunta abierta.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER SANTO TOMAS INV. Y D.

PONTIFICIA BOLIVARIANA

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 3. ¿Considera que la información proporcionada por el ICFES es suficiente para realizar los análisis?

SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1.Información Suficiente 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2. Sin embargo existen recomendaciones

1 1 1 1

NO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1. Insuficiencia de información 1 1 1 1

2. No muestra resultador por competencias

1 1

3. No muestra resultados por subcomponentes

1 1 1 1

4. Se debe profundizar en metodología 1

5. No es directo y se debe promediar los resultados por programas e institucion

6. El modelo estadistico no es claro 1 1 1

7. Socialización inoportuna de resultados

1

8. No hubo retroalimentación por ICFES

9. Falta determinar proceso para hallar media y el puntaje mínimo

NO RESPONDE

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 7.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD DE SAN GIL

COOPERATIVA DE COLOMBIA

MANUELA BELTR

UNIPAZ

U. ANTON N.

ESCULA TECN DEL

ORIEN

UNAB

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 1 1 2 3 1 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 3. ¿Considera que la información proporcionada por el ICFES es suficiente para realizar los análisis?

SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1.Información Suficiente 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2. Sin embargo existen recomendaciones 1 1

NO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1. Insuficiencia de información 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2. No muestra resultador por competencias

3. No muestra resultados por subcomponentes

4. Se debe profundizar en metodología 1

5. No es directo y se debe promediar los resultados por programas e institucion

6. El modelo estadistico no es claro

7. Socialización inoportuna de resultados

1

8. No hubo retroalimentación por ICFES 1 1

9. Falta determinar proceso para hallar media y el puntaje mínimo

1

NO RESPONDE 1 1 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 7.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UDES

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9

3. ¿Considera que la información proporcionada por el ICFES es suficiente para realizar los análisis?

SI 1 1 1 1 1 1 1

1.Información Suficiente 1 1 1 1 1 1

2. Sin embargo existen recomendaciones

NO 1

1. Insuficiencia de información

2. No muestra resultador por competencias

3. No muestra resultados por subcomponentes

4. Se debe p rofundizar en metodología

5. No es directo y se debe promediar los resultados por programas e institucion

6. El modelo estadistico no es claro

7. Socialización inoportuna de resultados

8. No hubo retroalimentación por ICFES 1

9. Falta determinar proceso para hallar media y el puntaje mínimo

NO RESPONDE 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

TABLA 8. Tabulación encuesta IES Santander. 5ª Pregunta abierta.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER SANTO TOMAS INV. Y D.

PONTIFICIA BOLIVARIANA

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 5. ¿Para qué le han servido los resultados obtenidos de los analisis de las pruebas ECAES? 1. Pedagógico-Metodológico

a. Implementación metodológica 1 1 1 1

b. Docentes 1 1 1 1 1

c. Responder preguntas de esta metodologia

1

d. Fortalecer las áreas 1 1

e. Generar planes de mejoramiento 1 1 1

f. Formulación de preguntas

g. Cursos de nivelación Pre -ECAES 1 1 h. Concientizar a los estudiantes en el manejo de las competencias.

1

2. Evaluación por programas

a. Comparaciones de los programas entre Universidades

1 1

b. Identificación de debilidades y fortalezas

1 1 1 1 1 1 1

c. Autoevaluación del programa (Curriculo)

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

d. Ajustar diseño curricular por créditos académicos

1 1

3. Indicadores

a. Revisión de competencias 1 1

b. Detectar nivel académico de los estudiantes

1 1 1 1

c. Elementos de medic ión de la formación

1 1

d. Benck Markin con otras instituciones

e. Debilidades y fortalezas en estudiantes

1

NO RESPONDE

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 8.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD DE SAN GIL

COOPERATIVA DE COLOMBIA

MANUEL B.

UNIPAZ

UNI ANTO

NARIÑO

ESCU TECN DEL

ORIEN

UNAB

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 1 1 2 3 1 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 5. ¿Para qué le han servido los resultados obtenidos de los analisis de las pruebas ECAES? 1. Pedagógico-Metodológico

a. Implementación metodológica 1 1

b. Docentes 1 1

c. Responder preguntas de esta metodologia

d. Fortalecer las áreas 1 1 1 1 1 1

e. Generar planes de mejoramiento 1 1

f. Formulación de preguntas

g. Cursos de nivelación Pre -ECAES 1 h. Concientizar a los estudiantes en el manejo de las competencias.

1 1

2. Evaluación por programas

a. Comparaciones de los programas entre Universidades

1

b. Identificación de debilidades y fortalezas

1 1 1 1 1 1 1 1 1

c. Autoevaluación del programa (Curriculo)

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

d. Ajustar diseño curricular por créditos académicos

3. Indicadores

a. Revisión de competencias 1 1

b. Detectar nivel académico de los estudiantes

1 1 1 1

c. Elementos de medición de la formación

d. Benck Markin con otras instituciones

1

e. Debilidades y fortalezas en estudiantes

NO RESPONDE 1 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 8.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UDES

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9

5. ¿Para qué le han servido los resultados obtenidos de los analisis de las pruebas ECAES? 1. Pedagógico-Metodológico

a. Implementación metodológica

b. Docentes 1

c. Responder preguntas de esta metodologia

d. Fortalecer las áreas

e. Generar planes de mejoramiento 1 1

f. Formulación de preguntas 1

g. Cursos de niv elación Pre-ECAES h. Concientizar a los estudiantes en el manejo de las competencias.

2. Evaluación por programas

a. Comparaciones de los programas entre Universidades

1

b. Identificación de debilidades y fortalezas

1 1 1 1 1 1

c. Autoevaluación del programa (Curriculo)

1

d. Ajustar diseño curricular por créditos académicos

3. Indicadores a. Revisión de competencias 1

b. Detectar nivel académico de los estudiantes

c. Elementos de medición de la formación

d. Benck Markin con otras instituciones

e. Debilidades y fortalezas en estudiantes 1 1 NO RESPONDE 1

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TABLA 9. Tabulación encuesta IES Santander. 8ª Pregunta abierta.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER SANTO TOMAS INV. Y D

PONTIFICIA BOLIVARIANA

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 4 5 6 7 8. ¿Según su criterio, cómo debería ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de a nálisis? 1.Información adecuada 1 1

2. Solicitan información existente

a. Programas 1

b. Areas 1 1 1 c. Componentes 1 1

d. Instituciones 1 1 1 1 1 1

e. Individuales (Por estudiante) 1

f. Regional 1

g. Número de estudiantes (Escala) 1

h. Pregunta

3. Solicitan información detallada

a. Competencias 1 1 1

b. Fortalezas y debilidades 1

c. Estudiantes según el desempeño

d. Comparaciones 1 1 1 1 1

e.Clasificaciones de resultados

f. Implementación de un modeloDetectar nivel académico de los estudiantes

1 1 1 1 1

g. Software para facilitar la interpretación

h. Sea Descriptiva (Narrativa) 1 1 1

AGILIZAR LA ENTREGA 1

NO CONTESTO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 9.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD DE SAN GIL

COOPERATIVA DE COLOMBIA

MANUELA BELTR

UNIPAZ

U. ANT. N ESC T.O

UNAB

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 1 1 2 3 1 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9

8. ¿Según su criterio, cómo debería ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis? 1.Información adecuada 1

2. Solicitan información existente

a. Programas 1 1

b. Areas 1 1 1 1 1 1 c. Componentes 1

d. Instituciones 1 1

e. Individuales (Por estudiante)

f. Regional 1 1

g. Número de estudiantes (Es cala) 1 1

h. Pregunta 1

3. Solicitan información detallada

a. Competencias 1

b. Fortalezas y debilidades 1 1

c. Estudiantes según el desempeño 1 1 1

d. Comparaciones 1 1 1 1 1

e.Clasificaciones de resultados

f. Implementación de un modelo 1 1 1

g. Software para facilitar la interpretación

h. Sea Descriptiva (Narrativa) 1 1 1 1 1

AGILIZAR LA ENTREGA

NO CONTESTO 1 1 1 1 1 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

CONTINUACION TABLA 9.

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE

SANTANDER

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9

8. ¿Según su criterio, cómo debería ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis?

1.Información adecuada 1

2. Solicitan información existente

a. Programas

b. Areas c. Componentes

d. Instituciones

e. Individuales (Por estudiante)

f. Regional 1

g. Número de estudiantes (Escala)

h. Pregunta

3. Solicitan información detallada

a. Competencias

b. Fortalezas y debilidades

c. Estudiantes según el desempeño

d. Comparaciones 1

e.Clasificaciones de resultados

f. Implementación de un modelo 1

g. Software para facilitar la interpretación

h. Sea Descriptiva (Narrativa)

AGILIZAR LA ENTREGA 1

NO CONTESTO 1 1 1 1

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TABLA 10. Tabulación encuesta IES Norte de Santander. 1ª Pregunta cerrada

UNIVERSIDADES NORTE DE SANTANDER

FRANCISCO DE PAULA SANTANDER UDES LIBRE SIMON BOLIVAR

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2

1. Actividades previas a la presentación de las pruebas ECAES

Años 2003 – 2004 realizadas con estudiantes y profesores

a. Participación activa en las convocatorias que a nivel nacional se han realizado para la construcción de preguntas.

1 1 1 1 1 1 1 1

b. Realización de jornadas de preparación de actualización para los estudiantes previos al examen.

1 1 1 1 1 1 1

• Jornadas de información sobre los ECAES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 • Cursos de nivelación 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 • Simulacros de pruebas tipo ECAES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 • Talleres de actualización y cursos de profundización en

diferentes áreas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

• Conversatorios de profundización en diferentes áreas 1 1 c. Actualización de profesores

• Capacitación a través de cursos, seminarios,conversatorios y talleres.

1 1 1 1 1 1 1 1

• Formación y capacitación en la elaboración de material para el diseño de pruebas

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

• Formación en evaluación de competencias 1 1 1 1 1 1 1 • Socialización resultados y busqueda de debilidades

temáticas 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

• Conversatorios de profundización en diferentes áreas 1 d. Sencibilizar a los estudiantes de su responsabilidad y los efectos de los resultados de las pruebas ECAES en su futuro profesional

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

e. otras 1 1 1

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TABLA 11. Tabulación encuesta IES Norte de Santander. 2ª, 3ª y 4ª Pregunta cerrada

UNIVERSIDADES NORTE DE SANTANDER

FRANCISCO DE PAULA SANTANDER UDES LIBRE SIMON BOLIVAR

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2

2. Al interior del programa académico se han analizado los resultados de los ECAES

a. si 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. no 1 1 3. ¿Considera que la información proporcionada por el ICFES es suficiente para realizar los análisis?

a. si 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. no 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4. ¿Quiénes participaron en el proceso de análisis de los resultados

a. Directivos 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. Docentes 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 c. Estudiantes 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 d. Egresados 1 1 1 e. Administrativos 1 f. Sector productivo g. otros

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TABLA 12. Tabulación encuesta IES Norte de Santander. 6ª y 7ª Pregunta cerrada.

UNIVERSIDADES NORTE DE SANTANDER

FRANCISCO DE PAULA SANTANDER UDES LIBRE SIMON BOLIVAR

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2

6. ¿Qué acciones ha tomado el programa académico con base en estos resultados?

a. Planes de mejoramiento curricular 1 1 1 1 • Ajuste curricular de los programas académicos 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 • Estrategias pedagógicas(Software para entrenamiento de

ECAES, bibliotecas virtuales, entre otros) 1 1 1 1 1 1 1

• Diseñar y ejecutar pruebas en las asignaturas que corresponden a los modelos utilizados en los ECAES

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

b. Estimulo a: • Estudiantes con puntajes sobresalientes a nivel nacional a través

del reconocimiento de la institución 1 1 1 1 1 1

• otros 1 1 1 7. La presentación de la información de los resultados de los ECAES por parte del ICFES:

a. Es clara 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b. Facilita el análisis 1 1 1 1 1 1 1 1 c. Es completa 1 1 1 1 d. Es coherente 1 1 1 1 1 e. Es pertinente 1 1 1 1 1 1 f. Es adccequible 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 g. Su publicación es oportuna 1 1 1 1 1 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

TABLA 13. Tabulación encuesta IES Norte de Santander. 2ª Pregunta abierta

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

UDES UNIVERSIDAD LIBRE

U. SIMON

BOL

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2

2. ¿Al interior del programa académico se han analizaado los resultados de los ECAES?

SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1. Analisis de grupo de trabajo a. Comites 1 1 1

b. Coordinadores de módulo 1 1

c. Escuelas

d. Interno 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2. Analisis según la estrucutura presentada por el ICFES

a. Areas 1 1 1 1 1 1 1 1 1

b. Componentes 1

c. Revisión del material enviado por el ICFES

1

d. Analisis del modelo de evaluación

3. Analisis de comparación de resultados

a. Con otras Universidades 1 1 1 1

b. Ubicación promedio dentro del total

1 1

c. Inferior a la media Nacional

4. Procesamientos estadísticos 1 1 1

5. Propuestas de mejoramiento 1

NO

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

TABLA 14. Tabulación encuesta IES Norte de Santander. 3ª Pregunta abierta

UNIVERSIDADES DE SANTANDER UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

UDES

UNIVERSIDAD LIBRE

U. SIMON

BOL

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2

3. ¿Considera que la información proporcionada por el ICFES es suficiente para realizar los análisis?

SI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1.Información Suficiente 1 1 2. Sin embargo existen recomendaciones 1 1 1 1 1 NO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1. Insuficiencia de información 1 1 1 1 2. No muestra resultador por competencias 1 3. No muestra resultados por subcomponentes 4. Se debe profundizar en metodología 5. No es directo y se debe promediar los resultados por programas e institucion

1

6. El modelo estadistico no es claro 7. Socialización inoportuna de resultados 8. No hubo retroalimentación por ICFES 9. Falta determinar proceso para hallar media y el puntaje mínimo

NO RESPONDE 1 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

TABLA 15. Tabulación encuesta IES Norte de Santander. 5ª Pregunta abierta

UNIVERSIDADES DE SANTANDER

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

UDES UNIVERSIDAD LIBRE

U. SIMON

BOL

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2

5. ¿Para qué le han servido los resultados obtenidos de los analisis de las pruebas ECAES?

1. Pedagógico-Metodológico a. Implementación metodológica b. Docentes 1 c. Responder preguntas de esta metodologia d. Fortalecer las áreas 1 1 1 1 1 1 1 1 e. Generar planes de mejoramiento 1 1 1 f. Formulación de preguntas g. Cursos de nivelación Pre-ECAES 1 h. Concientizar a los estudiantes en el manejo de las competencias.

2. Evaluación por programas a. Comparaciones de los programas entre Universidades 1 1 b. Identificación de debilidades y fortalezas 1 1 1 1 1 c. Autoevaluación del programa (Curriculo) 1 1 d. Ajustar diseño curricular por créditos académicos 1 1 1 1 1 3. Indicadores a. Revisión de competencias b. Detectar nivel académico de los estudiantes c. Elementos de medición de la formación d. Benck Markin con otras instituciones e. Debilidades y fortalezas en estudiantes f. retroalimentación del conocimiento NO RESPONDE 1 1

INSTITUTO COLOMBIANO PARA EL FOMENTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

TABLA 16. Tabulación encuesta IES Norte de Santander. 8ª Pregunta abierta

UNIVERSIDADES DE SANTANDER UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

UDES UNIVERSIDAD LIBRE

U. SIMON

BOL

PREGUNTA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2

8. ¿Según su criterio, cómo debería ser presentada la información de los resultados de los ECAES para su proceso de análisis?

1.Información adecuada 1 1 1 2. Solicitan informaci ón existente 1 a. Programas 1 b. Areas 1 1 1 1 c. Componentes 1 1 d. Instituciones e. Individuales (Por estudiante) f. Regional 1 g. Número de estudiantes (Escala) 1 h. Pregunta 3. Solicitan información detallada a. Competencias 1 1 b. Fortalezas y debilidades 1 1 1 c. Estudiantes según el desempeño d. Comparaciones 1 1 1 e.Clasificaciones de resultados f. Implementación de un modeloDetectar nivel académico de los estudiantes

g. Software para facilitar la interpretación 1 h. Sea Descriptiva (Narrativa) AGILIZAR LA ENTREGA 1 1 NO CONTESTO 1 1 1 1 1

Anexo C. Resultados de Modelos

RESULTADOS 2003 INGENIERÍA DE SISTEMAS

RESUMEN NORORIENTE COLOMBIANO

PUNTAJE TOTAL

85,075,065,055,045,035,025,0

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s400

300

200

100

0

Distribución de los estudiantes según el puntaje total obtenido

Resultados Oriente Colombiano - 2003 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 7 0,9 0,9 30 a 40 -2 a -1 115 14,2 15,0 40 a 50 -1 a 0 336 41,4 56,5 50 a 60 0 a 1 230 28,4 84,8 60 a 70 1 a 2 104 12,8 97,7 70 a 80 2 a 3 16 2,0 99,6

> 80 > 3 3 0,4 100,0 Total Total 811 100,0

715565607484216186N =

Instituciones de Educación Superior

UDES BGA

UNISANGIL

UNAB

UCC BGA_D

UCC BGA_N

UCC BCA

UIS

UFPS

Pu

nta

je T

ota

l

100

90

80

70

60

50

40

30

20

715565607484216186N =

Instituciones de Educación Superior

UDES BGA

UNISANGIL

UNAB

UCC BGA_D

UCC BGA_N

UCC BCA

UIS

UFPS

Me

dia

+-

2 D

S P

un

taje

To

tal

80

70

60

50

40

30

20

Estudiantes por Institución

Instituciones de Educación Superior

UDES BGA

UNISANGIL

UNAB

UCC BGA_D

UCC BGA_N

UCC BCA

UIS

UFPS

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

250

200

150

100

50

0

Promedio por Institución

Instituciones de Educación Superior

UDES BGA

UNISANGIL

UNAB

UCC BGA_D

UCC BGA_N

UCC BCA

UIS

UFPS

Pro

me

dio

Pu

nta

je T

ota

l

60

50

40

30

20

10

0

Ingeniería de Sistemas - 2003

1.UFPS 2.UIS 3.UCC BCA 4.UCC BGAN 5.UCC BGAD

6.UCC BGA 7.UNAB 8.UNISANGIL 9.UDES BGA

DESVIACIÓN ESTÁNDAR

PR

OM

ED

IO

9

8

7

65

4 3

2

1

RESULTADOS POR COMPONENTE – IES ORIENTE COLOMBIANO – AÑO 2003

INSTITUCION 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21608 21609 21610 21611 21612 21613 Gral Estud

UFPS Promedio 5,20 4,83 5,12 4,81 5,17 4,86 5,15 5,02 4,88 5,52 4,53 5,11 5,13 51,44

Desv. Est 0,95 1,04 1,27 1,54 1,14 0,98 1,12 1,20 1,29 1,59 1,68 2,16 1,03 8,32

186

UIS Promedio 6,08 5,24 5,55 5,61 5,86 5,08 5,47 5,44 5,06 4,50 5,96 7,00 5,67 58,70

Desv. Est 0,74 0,94 1,22 1,48 1,05 1,11 1,12 1,21 1,13 1,66 1,54 2,14 0,86 8,20

216

UCC BCA Promedio 4,61 4,56 4,50 4,48 4,56 4,46 4,39 4,24 4,35 4,44 4,37 4,30 4,99 43,43

Desv. Est 1,03 0,94 1,23 1,62 1,26 0,99 1,23 1,23 1,11 1,88 1,80 2,19 0,90 8,07

84

UCC BGA_Noct Promedio 4,53 4,68 5,04 4,80 4,58 4,35 4,31 4,42 4,42 3,66 4,53 4,41 4,58 43,26

Desv. Est 0,86 0,95 0,99 1,35 1,15 0,96 1,15 1,17 1,25 1,83 1,65 2,17 0,81 6,17

74

UCC BGA_Diur Promedio 4,63 4,73 4,77 4,45 4,82 4,48 4,93 4,32 4,90 3,73 4,83 4,40 4,52 45,20

Desv. Est 0,88 1,01 1,33 1,35 1,26 1,10 1,09 1,24 1,05 1,87 1,73 1,71 0,87 7,20

60

UCC BGA Promedio 4,57 4,70 4,92 4,64 4,69 4,41 4,59 4,37 4,63 3,69 4,66 4,40 4,55 44,13

Desv. Est 0,87 0,97 1,16 1,36 1,20 1,02 1,16 1,20 1,19 1,84 1,69 1,97 0,84 6,70

134

UNAB Promedio 4,68 4,80 4,57 4,80 4,46 4,54 4,83 5,11 4,06 5,51 5,34 5,17 5,60 48,20

Desv. Est 0,95 1,00 0,93 1,52 1,31 1,03 1,21 1,32 1,21 1,46 1,40 2,03 0,92 6,43

65

UNISANGIL Promedio 4,27 4,58 4,85 4,45 4,71 4,65 4,20 4,35 4,38 3,89 4,47 4,55 4,84 42,73

Desv. Est 0,97 1,10 1,13 1,20 1,24 1,02 0,95 1,14 0,91 1,66 1,57 2,09 0,79 6,16

55

UDES BGA Promedio 4,62 4,85 4,89 4,93 4,38 4,37 4,51 4,34 4,73 4,99 4,49 4,39 4,87 45,31

Desv. Est 0,85 0,95 0,98 1,43 1,10 1,12 1,01 1,25 1,12 1,74 1,83 1,95 0,89 5,73

71

ESTUDIANTES SEGÚN NIVEL POR COMPONENTE – IES ORIENTE COLOMBIANO – AÑO 2003

INSTITUCION 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21608 21609 21610 21611 21612 21613

Bajo 41 71 41 75 51 67 63 62 50 30 34 35 46 Medio 69 53 93 56 51 64 42 52 91 51 54 69 76

UFPS Alto 76 62 52 55 84 55 81 72 45 105 98 82 64

Bajo 7 52 28 43 25 69 53 49 58 81 23 9 18 Medio 24 57 104 69 36 48 33 52 100 74 51 33 72

UIS Alto 185 107 84 104 155 99 130 115 58 61 142 174 126

Bajo 42 45 36 49 42 41 47 50 41 13 32 31 28 Medio 23 22 37 17 19 30 19 20 36 19 29 23 32

UCC BARRANCA Alto 19 17 11 18 23 13 18 14 7 31 23 30 24

Bajo 32 31 14 30 32 43 50 43 34 43 25 28 29 Medio 35 27 46 23 26 21 9 15 29 18 29 22 40

UCC BMANGA NOCT Alto 7 16 14 21 16 10 15 16 11 13 20 24 5

Bajo 29 26 19 25 19 31 29 34 16 34 15 22 30 Medio 20 17 28 22 23 15 5 14 33 13 19 20 22

UCC BMANGA DIUR Alto 11 17 13 13 18 14 26 12 11 13 26 18 8

Bajo 61 57 33 55 51 74 79 77 50 77 40 50 59 Medio 55 44 74 45 49 36 14 29 62 31 48 42 62

UCC BMANGA Alto 18 33 27 34 34 24 41 28 22 26 46 42 13

Bajo 27 26 29 32 35 34 30 22 36 12 9 12 6 Medio 25 19 27 17 14 16 9 13 26 17 24 21 23

UNAB Alto 13 20 9 16 16 15 26 30 3 36 32 32 36

Bajo 32 27 21 28 24 27 40 34 25 30 21 20 16 Medio 18 13 22 15 14 13 9 11 29 12 20 13 29

UNISANGIL Alto 5 15 12 12 17 15 6 10 1 13 14 22 10

Bajo 33 26 19 28 39 41 39 41 27 17 29 22 25 Medio 27 24 38 23 19 14 18 15 30 22 20 29 32

UDES BMANGA Alto 11 21 14 20 13 16 14 15 14 32 22 20 14

COMPARACIÓN CON LA DISTRIBUCIÓN NORMAL POR INSTITUCIÓN

PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2003 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 0 0,0 0,0 30 a 40 -2 a -1 12 6,5 6,5 40 a 50 -1 a 0 87 46,8 53,2 50 a 60 0 a 1 58 31,2 84,4 60 a 70 1 a 2 24 12,9 97,3 70 a 80 2 a 3 5 2,7 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 186 100,0

80,075,070,065,060,055,050,045,040,035,0

Universidad Francisco de Paula Santander

Ingeniería de Sistemas

Núm

ero

de E

stud

iant

es

50

40

30

20

10

0

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER

INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2003 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 0 0,0 0,0 30 a 40 -2 a -1 2 0,9 0,9 40 a 50 -1 a 0 31 14,4 15,3 50 a 60 0 a 1 94 43,5 58,8 60 a 70 1 a 2 75 34,7 93,5 70 a 80 2 a 3 11 5,1 98,6

> 80 > 3 3 1,4 100,0 Total Total 216 100,0

90,085,080,075,070,065,060,055,050,045,040,035,0

Universidad Industrial de Santander

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

70

60

50

40

30

20

10

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA

BARRANCABERMEJA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BCA

INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2003 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 4 4,8 4,8 30 a 40 -2 a -1 25 29,8 34,5 40 a 50 -1 a 0 36 42,9 77,4 50 a 60 0 a 1 18 21,4 98,8 60 a 70 1 a 2 1 1,2 100,0 70 a 80 2 a 3 0 0,0 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 84 100,0

65,060,055,050,045,040,035,030,025,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BCA

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

30

20

10

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA BUCARAMANGA - NOCTURNO

PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BGA_N INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2003

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 1 1,4 1,4 30 a 40 -2 a -1 28 37,8 39,2 40 a 50 -1 a 0 34 45,9 85,1 50 a 60 0 a 1 11 14,9 100,0 60 a 70 1 a 2 0 0,0 100,0 70 a 80 2 a 3 0 0,0 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 74 100,0

60,055,050,045,040,035,030,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA_N

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

30

20

10

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA

BUCARAMANGA - DIURNO PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BGA_D

INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2003 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 2 3,3 3,3 30 a 40 -2 a -1 12 20,0 23,3 40 a 50 -1 a 0 32 53,3 76,7 50 a 60 0 a 1 14 23,3 100,0 60 a 70 1 a 2 0 0,0 100,0 70 a 80 2 a 3 0 0,0 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 60 100,0

60,055,050,045,040,035,030,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA_D

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

20

10

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA

BUCARAMANGA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BGA

INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2003 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 3 2,2 2,2 30 a 40 -2 a -1 40 29,9 32,1 40 a 50 -1 a 0 66 49,3 81,3 50 a 60 0 a 1 25 18,7 100,0 60 a 70 1 a 2 0 0,0 100,0 70 a 80 2 a 3 0 0,0 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 134 100,0

60,055,050,045,040,035,030,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

50

40

30

20

10

0

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA

PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2003

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 0 0,0 0,0 30 a 40 -2 a -1 5 7,7 7,7 40 a 50 -1 a 0 40 61,5 69,2 50 a 60 0 a 1 16 24,6 93,8 60 a 70 1 a 2 4 6,2 100,0 70 a 80 2 a 3 0 0,0 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 65 100,0

65,060,055,050,045,040,035,0

Universidad Autónoma de Bucaramanga

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

30

20

10

0

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL

INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2003 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 0 0,0 0,0 30 a 40 -2 a -1 19 34,5 34,5 40 a 50 -1 a 0 30 54,6 89,1 50 a 60 0 a 1 6 10,9 100,0 60 a 70 1 a 2 0 0,0 100,0 70 a 80 2 a 3 0 0,0 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 55 100,0

60,055,050,045,040,035,030,0

Fundación Universitaria de Sangil

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

20

10

0

UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES

BUCARAMANGA

UNIVERSITARIA DE SANTANDER - UDES INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2003

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 20 � -3 0 0,0 0,0 20 a 30 -3 a -2 0 0,0 0,0 30 a 40 -2 a -1 12 16,9 16,9 40 a 50 -1 a 0 46 64,8 81,7 50 a 60 0 a 1 13 18,3 100,0 60 a 70 1 a 2 0 0,0 100,0 70 a 80 2 a 3 0 0,0 100,0

> 80 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 71 100,0

60,055,050,045,040,035,0

Universitaria de Santander

Ingeniería de Sistemas

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

30

20

10

0

RESULTADOS 2004

INGENIERÍA DE SISTEMAS RESUMEN NORORIENTE COLOMBIANO

Puntaje Total

150,0

140,0

130,0

120,0

110,0

100,0

90,0

80,0

70,0

Estudiantes según puntaje obtenido

Ingeniería de Sistemas - 2004

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

200

100

0

Distribución de los estudiantes según el puntaje total obtenido

Resultados Oriente Colombiano - 2004 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 8 1,1 1,1 80 a 90 -2 a -1 91 12,8 14,0

90 a 100 -1 a 0 290 40,9 54,9 100 a 110 0 a 1 220 31,0 85,9 110 a 120 1 a 2 69 9,7 95,6 120 a 130 2 a 3 21 3,0 98,6

> 130 > 3 10 1,4 100,0 Total Total 709 100,0

125130562334302628871818116855N =

Ingeniería de Sistemas - 2004

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNICIENCIA

UCC BGAD

UCC BGAN

Pun

taje

Tot

al

160

140

120

100

80

60

125130562334302628871818116855N =

Ingeniería de Sistemas - 2004

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNICIENCIA

UCC BGAD

UCC BGAN

Me

dia

+-

2 D

T P

un

taje

To

tal

140

130

120

110

100

90

80

70

Estudiantes por Institución - Ing. Sistemas 2004

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNICIENCIA

UCC BGAD

UCC BGAN

Núm

ero

de E

stud

iant

es

140

120

100

80

60

40

20

0

Promedio por Institución - Ing. Sistemas 2004

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNICIENCIA

UCC BGAD

UCC BGAN

Pro

med

io P

unta

je T

otal

120

110

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

Ingeniería de Sistemas - 2004

Desviación Estándar

Pro

med

io

15.UFPS

14.UIS

13.UNAB

12.UCC BGA

11.UDES BGA

10.UCC BCA

9.SBOLIVAR

8.UDES CUC

7.UNISANGIL SGL

6.INCCA BGA

5.INCCA BCA

4.UNISANGIL VLZ

3.UNICIENCIA

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

15

14

13

12

11

109

8 7

6

5

4

3

21

RESULTADOS POR COMPONENTE – IES ORIENTE COLOMBIANO – ING. SISTEMAS – AÑO 2004

INSTITUCION 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311 Gral Estud

UCC BGA_N Promedio 9,78 9,70 9,67 8,68 8,02 8,25 8,59 9,41 9,45 8,85 9,40 7,47 6,92 9,78 94,84

Desv. Est 0,92 1,59 0,78 2,88 3,88 3,52 3,13 1,59 1,57 3,24 2,45 4,04 4,74 0,78 6,28

54

UCC BGA_D Promedio 10,01 9,65 9,80 9,16 8,42 8,80 7,08 9,24 9,55 8,12 9,73 7,67 6,78 9,71 95,77

Desv. Est 0,92 0,91 0,87 2,47 3,63 3,10 4,49 2,18 1,90 3,70 1,48 4,17 4,80 0,80 6,86

66

UNICIENCIA Promedio 9,67 9,77 9,92 9,87 6,96 9,57 4,32 8,47 9,37 7,73 7,68 6,85 8,75 9,07 90,19

Desv. Est 0,77 0,87 1,08 0,86 4,53 0,93 4,97 2,88 0,82 3,92 3,85 4,44 2,97 0,75 7,35

10

UNISNAGIL V. Promedio 9,76 9,63 9,48 8,12 8,27 9,41 7,27 9,23 8,87 8,89 9,58 9,22 4,91 9,42 94,78

Desv. Est 1,29 0,94 2,57 3,83 3,88 2,52 4,73 2,53 2,30 3,31 2,50 2,46 5,10 0,74 7,97

18

INCCA BCA Promedio 9,32 8,97 9,66 8,90 7,02 8,41 6,94 8,41 9,00 6,84 8,47 7,04 7,78 7,68 90,16

Desv. Est 1,29 2,30 0,82 3,32 4,52 3,94 4,48 3,12 2,37 4,42 3,22 4,56 4,38 3,59 6,28

18

INCCA BGA Promedio 9,84 9,61 9,72 9,31 7,74 8,88 7,82 8,68 9,45 8,40 9,34 8,49 6,05 9,19 94,41

Desv. Est 1,01 1,35 1,40 2,26 4,05 2,95 4,10 3,06 1,74 3,50 2,26 3,67 4,79 1,93 7,47

87

UNISANGIL SG Promedio 10,14 9,69 9,76 10,16 8,29 9,40 8,46 9,26 9,76 8,42 9,13 7,25 9,39 9,14 97,18

Desv. Est 1,10 1,05 1,27 0,96 4,04 2,88 3,61 2,09 0,92 3,61 2,74 4,75 2,84 2,05 9,01

28

UDES CUC Promedio 9,63 9,76 9,37 9,25 7,42 9,97 9,03 8,90 9,79 10,40 9,15 8,34 7,92 9,55 97,52

Desv. Est 0,95 0,92 2,09 2,89 4,20 2,17 2,76 2,80 0,78 1,01 2,85 3,71 4,01 0,72 6,55

26

S. BOLIVAR Promedio 9,53 9,34 9,50 9,18 7,44 9,10 7,57 8,44 9,47 8,70 9,46 7,72 7,35 9,58 93,86

Desv. Est 1,28 1,92 2,19 2,63 3,81 2,60 4,33 2,96 2,04 3,59 0,88 3,97 4,59 0,70 5,54

30

UCC BCA Promedio 9,63 9,40 9,53 8,93 7,54 8,27 7,98 9,59 8,96 7,84 9,50 7,89 6,72 9,18 92,68

Desv. Est 1,01 1,88 1,85 2,41 4,31 3,58 3,84 0,79 2,45 3,76 1,88 3,79 4,78 1,80 5,74

34

UDES BGA Promedio 10,43 9,81 10,29 10,01 9,01 8,44 7,67 9,09 9,76 9,56 10,10 8,60 8,73 9,77 99,20

Desv. Est 0,71 0,90 1,07 1,02 3,72 4,07 4,17 2,18 2,27 2,35 0,85 2,83 3,54 0,79 6,67

23

UCC BGA Promedio 9,91 9,67 9,74 8,95 8,24 8,56 7,75 9,31 9,50 8,45 9,58 7,58 6,84 9,74 95,36

Desv. Est 0,92 1,77 0,83 2,66 3,73 3,29 4,00 1,94 1,75 3,51 1,97 4,10 4,76 0,79 6,59

120

UNAB Promedio 10,33 9,54 10,05 10,18 6,84 9,76 8,07 9,11 9,47 8,21 9,87 9,19 8,27 10,18 99,66

Desv. Est 0,82 2,10 1,08 0,92 4,89 2,15 4,13 2,70 2,09 3,71 2,15 2,77 4,03 0,86 10,28

56

UIS Promedio 10,45 11,12 10,29 10,72 10,71 10,28 9,97 10,78 10,44 9,82 10,09 9,32 9,46 10,49 111,88

Desv. Est 0,80 1,60 1,31 1,10 2,35 2,49 2,59 0,96 0,97 2,39 1,31 3,03 3,34 0,87 10,28

130

UFPS Promedio 10,27 10,06 9,90 9,59 9,59 9,28 8,54 10,26 9,44 9,81 9,86 9,49 7,51 9,97 102,54

Desv. Est 0,86 1,21 1,27 2,32 2,71 2,76 3,72 0,88 2,74 2,44 2,06 2,65 4,53 1,58 7,84

125

ESTUDIANTES SEGÚN NIVEL POR COMPONENTE – IES ORIENTE COLOMBIANO – ING. SISTEMAS – AÑO 2004

INSTITUCION 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310

Bajo 16 17 30 37 30 25 29 29 31 18 12 35 38

Medio 20 22 14 8 19 18 15 14 12 20 22 12 12 UCC BGA_N

Alto 18 16 11 10 6 12 11 12 12 17 21 8 5

Bajo 18 21 34 35 37 22 36 30 25 35 14 34 48

Medio 25 25 16 18 20 30 20 30 20 12 28 22 13 UCC BGA_D

Alto 23 22 18 15 11 16 12 8 23 21 26 12 7

Bajo 4 4 4 3 8 5 8 7 7 7 5 8 8

Medio 4 5 4 6 2 3 3 4 2 2 5 2 3 UNICIENCIA

Alto 2 2 3 2 1 3 0 0 2 2 1 1 0

Bajo 5 9 6 10 9 6 10 7 15 4 2 9 15

Medio 6 5 8 4 6 4 2 7 1 9 8 3 2 UNISNAGIL V.

Alto 7 4 4 4 3 8 6 4 2 5 8 6 1

Bajo 11 8 10 6 11 6 11 13 11 11 9 11 12

Medio 0 9 5 6 6 4 5 4 4 5 3 4 4 INCCA BCA

Alto 7 1 3 6 1 8 2 1 3 2 6 3 2

Bajo 30 32 42 48 51 29 45 42 44 40 27 36 66

Medio 31 38 26 18 29 39 21 33 23 21 25 29 21 INCCA BGA

Alto 26 17 19 23 7 19 21 12 20 26 35 22 0

Bajo 7 13 13 9 13 9 13 14 13 12 8 15 15

Medio 7 9 4 6 9 7 7 10 4 7 11 3 9 UNISANGIL SG

Alto 14 6 11 13 6 12 8 4 11 9 9 10 4

Bajo 10 11 14 12 17 3 10 14 12 5 7 12 18

Medio 9 8 4 6 7 8 11 7 9 3 10 8 7 UDES CUC

Alto 7 7 8 8 2 15 5 5 5 18 9 6 1

Bajo 13 10 17 12 24 10 17 19 15 10 12 15 20

Medio 8 16 4 12 6 13 5 9 4 10 10 13 7 S. BOLIVAR

Alto 9 4 9 6 0 7 8 2 11 10 8 2 3

Bajo 12 16 18 20 19 16 20 15 18 18 8 21 24

Medio 11 10 7 10 12 9 7 17 10 11 16 8 8 UCC BCA

Alto 11 8 9 4 3 9 7 2 6 5 10 5 2

Bajo 1 8 7 7 9 7 10 12 6 8 3 16 12

Medio 8 10 5 10 6 7 9 8 7 6 8 4 10 UDES BGA

Alto 14 5 11 6 8 9 4 3 10 9 12 3 1

Bajo 34 38 64 72 67 47 65 59 56 53 26 69 86

Medio 45 47 30 26 39 48 35 44 32 32 50 34 25

UCC BGA Bajo 34 38 64 72 67 47 65 59 56 53 26 69 86

UCC BGA Medio 45 47 30 26 39 48 35 44 32 32 50 34 25

UCC BGA

Alto 41 38 29 25 17 28 23 20 35 38 47 20 12

Bajo 7 20 21 17 37 14 25 25 29 23 10 27 35

Medio 15 23 10 18 9 18 13 23 6 20 12 13 16 UNAB

Alto 34 13 25 21 10 24 18 8 21 13 34 16 5

Bajo 11 9 33 25 23 16 27 12 27 23 19 48 50

Medio 38 24 31 20 33 25 28 45 29 49 43 35 54

Alto 81 97 66 85 74 89 75 73 74 58 68 47 26

Bajo 21 20 56 44 44 36 47 24 42 30 20 38 81

Medio 37 67 27 34 42 42 37 54 34 28 43 39 32

Alto 67 38 42 47 39 47 41 47 49 67 62 48 12

COMPARACIÓN CON LA DISTRIBUCIÓN NORMAL POR INSTITUCIÓN PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BUCARAMANGA

PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BGA_N INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 10 18,2 18,2

90 a 100 -1 a 0 34 61,8 80,0 100 a 110 0 a 1 11 20,0 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 55 100,0

110,0105,0100,095,090,085,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA_N

Ingeniería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

25

20

15

10

5

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BGA_D PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BGA_D INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 1,5 1,5 80 a 90 -2 a -1 9 13,2 14,7

90 a 100 -1 a 0 40 58,8 73,5 100 a 110 0 a 1 18 26,5 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 68 100,0

110,0105,0100,095,090,085,080,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA_D

Ingeniería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

30

20

10

0

UNICIENCIA. PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNICIENCIA INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 9,1 9,1 80 a 90 -2 a -1 4 36,4 45,5

90 a 100 -1 a 0 6 54,5 100,0 100 a 110 0 a 1 0 0,0 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 11 100,0

100,095,090,085,080,075,0

UNICIENCIA

Ingeniería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

5

4

3

2

1

0

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - VELEZ PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - VÉLEZ INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 5,5 5,5 80 a 90 -2 a -1 3 16,7 22,2

90 a 100 -1 a 0 10 55,6 77,8 100 a 110 0 a 1 3 16,7 94,5 110 a 120 1 a 2 1 5,5 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 18 100,0

115,0110,0105,0100,095,090,085,080,075,0

UNISANGIL - VELEZ

Ingeniería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD INCCA - BARRANCABERMEJA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD INCCA - BARRANCABERMEJA INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 5,5 5,5 80 a 90 -2 a -1 7 39,0 44,5

90 a 100 -1 a 0 9 50,0 94,5 100 a 110 0 a 1 1 5,5 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 18 100,0

100,095,090,085,080,075,070,0

Universidad INCCA - BCA

Ingeniería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD INCCA – BUCARAMANGA

PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD INCCA - BGA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 2 2,3 2,3 80 a 90 -2 a -1 20 23,0 25,3

90 a 100 -1 a 0 45 51,7 77,0

100 a 110 0 a 1 18 20,7 99,7 110 a 120 1 a 2 2 2,3 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 87 100,0

115,0110,0105,0100,095,090,085,080,075,0

Universidad INCCA - BGA

Ingeniería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

30

20

10

0

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - SANGIL PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - SANGIL INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 6 21,4 21,4

90 a 100 -1 a 0 12 42,9 64,3 100 a 110 0 a 1 8 28,6 92,9 110 a 120 1 a 2 1 3,6 96,4 120 a 130 2 a 3 1 3,6 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 28 100,0

125,0120,0115,0110,0105,0100,095,090,085,080,075,0

UNISANGIL - SANGIL

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

10

8

6

4

2

0

UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES - CUCUTA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES - CÚCUTA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 3 11,5 11,5

90 a 100 -1 a 0 13 50,0 61,5 100 a 110 0 a 1 10 38,5 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 26 100,0

110,0105,0100,095,090,085,0

UDES - CÚCUTA

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

12

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 3,3 3,3 80 a 90 -2 a -1 5 16,7 20,0

90 a 100 -1 a 0 20 66,7 86,7 100 a 110 0 a 1 4 13,3 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 30 100,0

105,0100,095,090,085,080,0

Universidad Simón Bolívar

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

12

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BARRANCABERMEJA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BCA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 2,9 2,9 80 a 90 -2 a -1 9 26,5 29,4

90 a 100 -1 a 0 20 58,8 88,2 100 a 110 0 a 1 4 11,8 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 34 100,0

110,0105,0100,095,090,085,080,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BCA

Ingenería de Sistemas - 2004

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

14

12

10

8

6

4

2

0

UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES - BUCARAMANGA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSITARIA DE SANTANDER INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 2 8,7 8,7

90 a 100 -1 a 0 8 34,8 43,5 100 a 110 0 a 1 12 52,2 95,7 110 a 120 1 a 2 1 4,3 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 23 100,0

110,0105,0100,095,090,085,0

UDES - BUCARAMANGA

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

12

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BUCARAMANGA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BGA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 0,8 0,8 80 a 90 -2 a -1 19 15,4 16,2

90 a 100 -1 a 0 74 60,2 76,4 100 a 110 0 a 1 29 23,6 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 123 100,0

110,0105,0100,095,090,085,080,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

50

40

30

20

10

0

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 5 8,9 8,9

90 a 100 -1 a 0 28 50,0 58,9 100 a 110 0 a 1 16 28,6 87,5 110 a 120 1 a 2 5 8,9 96,4 120 a 130 2 a 3 1 1,8 98,2

> 130 > 3 1 1,8 100,0 Total Total 56 100,0

140,0

135,0

130,0

125,0

120,0

115,0

110,0

105,0

100,0

95,0

90,0

85,0

80,0

Universidad Autónoma de Bucaramanga

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

25

20

15

10

5

0

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 1 0,8 0,8

90 a 100 -1 a 0 10 7,7 8,5 100 a 110 0 a 1 48 36,9 45,4 110 a 120 1 a 2 45 34,6 80,0 120 a 130 2 a 3 18 13,8 93,8

> 130 > 3 8 6,2 100,0 Total Total 130 100,0

140,0

130,0

120,0

110,0

100,0

90,0

Universidad Industrial de Santander

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

30

20

10

0

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAUAL SANTANDER INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2004

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 7 5,6 5,6

90 a 100 -1 a 0 35 28,0 33,6 100 a 110 0 a 1 67 53,6 87,2 110 a 120 1 a 2 14 11,2 98,4 120 a 130 2 a 3 1 0,8 99,2

> 130 > 3 1 0,8 100,0 Total Total 125 100,0

130,0120,0110,0100,090,080,0

Universidad Francisco de Paula Santander

Ingenería de Sistemas - 2004

Núm

ero

de E

stud

iant

es

50

40

30

20

10

0

RESULTADOS 2005 INGENIERÍA DE SISTEMAS

RESUMEN NORORIENTE COLOMBIANO

150,0

140,0

130,0

120,0

110,0

100,0

90,0

80,0

70,0

Estudiantes según puntaje obtenido

Ingeniería de Sistemas - 2005

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

80

60

40

20

0

Distribución de los estudiantes según el puntaje total obtenido

Resultados Oriente Colombiano - 2004 Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 2 0,5 0,5 70 a 80 -3 a -2 5 1,3 1,8 80 a 90 -2 a -1 48 12,1 13,9

90 a 100 -1 a 0 132 33,4 47,3 100 a 110 0 a 1 119 30,2 77,5 110 a 120 1 a 2 59 14,9 92,4 120 a 130 2 a 3 22 5,6 98,0

> 130 > 3 8 2,0 100,0

Total Total 395 100,0

51904623221816128244173826N =

Ingeniería de Sistemas - 2005

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNIPAMPLONA

UCC BGAD

UCC BGAN

Pun

taje

Tot

al

160

140

120

100

80

60

51904623221816128244173826N =

Ingeniería de Sistemas - 2005

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNIPAMPLONA

UCC BGAD

UCC BGAN

Med

ia +

- 2

DT

PU

NT

160

140

120

100

80

60

40

Estudiantes por Institución - Ing. Sistemas 2005

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNIPAMPLONA

UCC BGAD

UCC BGAN

Núm

ero

de E

stud

iant

es

100

80

60

40

20

0

Promedio por Institución - Ing. Sistemas 2005

UFPSUIS

UNAB

UDES BGA

UCC BCA

SBOLIVAR

UDES CUC

UNISANGIL SGL

INCCA BGA

INCCA BCA

UNISANGIL VLZ

UNIPAMPLONA

UCC BGAD

UCC BGAN

Pro

med

io P

unta

je T

otal

120

100

80

60

40

20

0

Ingeniería de Sistemas - 2005

Desviación Estándar

Pro

med

io

14.UFPS

13.UIS

12.UNAB

11.UDES BGA

10.UCC BCA

9.SBOLIVAR

8.UDES CUC

7.UNISANGIL SGL

6.INCCA BGA

5.INCCA BCA

4.UNISANGIL VLZ

3.UNIPAMPLONA

2.UCC BGA_D

1.UCC BGA_N

14

13

12

111098

7

6

54

3

21

INSTITUCION 1027 1028 1029 1030 1031 1044 1046 Gral Estud

UCC BGA_N Promedio 9,83 9,55 9,78 9,78 9,86 9,74 9,72 93,69 Desv. Est 0,66 0,75 0,32 0,57 0,51 0,61 0,52 7,19 26

UCC BGA_D Promedio 9,93 9,59 9,81 9,86 9,84 9,91 9,68 95,03 Desv. Est 0,50 1,71 0,36 0,45 0,57 1,00 0,75 7,90 38

UNIPAMPLONA Promedio 10,20 9,90 10,54 10,18 10,37 10,11 10,05 106,30

Desv. Est 0,65 0,88 0,56 0,63 0,50 0,71 0,83 8,28 17

UNISNAGIL V. Promedio 9,65 9,83 9,43 9,80 9,40 9,93 9,53 88,37 Desv. Est 0,31 0,53 0,31 0,82 1,27 1,15 0,78 15,22 4

INCCA BCA Promedio 9,73 9,56 9,50 9,83 9,60 9,75 9,15 89,76 Desv. Est 0,46 0,76 0,40 0,57 0,44 0,82 2,01 6,63 24

INCCA BGA Promedio 9,58 9,88 9,88 10,05 9,93 9,95 10,20 95,92

Desv. Est 0,53 0,51 0,53 0,59 0,62 0,65 0,48 5,47 8

UNISANGIL SG Promedio 9,75 10,00 10,07 10,08 9,98 10,04 9,91 98,70 Desv. Est 0,70 0,63 0,47 0,70 0,34 1,15 0,49 7,28 12

UDES CUC Promedio 10,08 9,68 9,74 9,83 9,89 9,56 9,82 95,28 Desv. Est 0,48 0,59 0,43 0,45 0,40 0,63 0,67 4,07

16

S. BOLIVAR Promedio 9,87 9,73 9,88 9,98 10,02 9,92 9,93 96,62

Desv. Est 0,47 0,54 0,28 0,29 0,35 0,87 0,47 2,94

18

UCC BCA Promedio 9,77 9,77 9,81 9,75 9,88 9,75 9,70 94,46 Desv. Est 0,50 0,59 0,48 0,56 0,42 1,08 0,66 5,39

22

UDES BGA Promedio 9,78 9,97 9,94 10,13 9,87 10,08 10,07 97,15 Desv. Est 0,60 0,64 0,52 0,64 0,63 0,81 0,90 10,09

23

UNAB Promedio 10,10 10,18 10,30 10,10 10,14 9,98 10,67 103,11

Desv. Est 0,47 0,73 0,41 0,56 0,37 0,93 0,83 7,58 46

UIS Promedio 10,69 11,04 10,29 10,79 10,59 10,56 10,41 113,85 Desv. Est 0,63 0,85 0,54 0,65 0,55 1,04 1,42 11,27 90

UFPS Promedio 10,51 10,13 10,39 10,13 10,35 10,21 9,94 106,72 Desv. Est 0,61 0,74 0,48 0,66 0,47 0,93 0,71 8,75 51

INSTITUCION 1027 1028 1029 1030 1031 1044 1046

Bajo 2 4 0 3 1 3 3 Medio 23 22 26 23 24 23 23

UCC BGA_N

Alto 1 0 0 0 1 0 0

Bajo 1 3 1 2 2 5 9 Medio 36 33 37 35 35 29 28

UCC BGA_D

Alto 1 2 0 1 1 4 1

Bajo 1 3 0 0 0 0 1 Medio 14 12 14 16 15 15 13

UNICIENCIA

Alto 2 2 3 1 2 2 3

Bajo 0 0 1 1 1 1 2 Medio 4 4 3 3 3 2 2

UNISNAGIL V.

Alto 0 0 0 0 0 1 0

Bajo 1 3 3 3 2 2 6 Medio 23 21 21 21 22 20 18

INCCA BCA

Alto 0 0 0 0 0 2 0

Bajo 1 1 0 1 1 0 0 Medio 7 6 8 7 7 7 8

INCCA BGA

Alto 0 1 0 0 0 1 0

Bajo 2 1 0 1 0 1 1 Medio 9 11 12 10 12 9 11

UNISANGIL SG

Alto 1 0 0 1 0 2 0

Bajo 1 1 2 1 0 2 3 Medio 15 15 14 15 16 14 12

UDES CUC

Alto 0 0 0 0 0 0 1

Bajo 1 1 0 0 0 3 0 Medio 17 16 18 18 18 13 18

S. BOLIVAR

Alto 0 1 0 0 0 2 0

Bajo 2 2 2 4 0 5 3 Medio 20 19 20 18 22 14 19

UCC BCA

Alto 0 1 0 0 0 3 0

Bajo 3 1 2 2 2 3 4 Medio 19 20 21 19 21 17 14

UDES BGA

Alto 1 2 0 2 0 3 5

Bajo 1 4 0 2 0 4 0 Medio 43 34 46 41 44 37 31

UCC BGA

Alto 2 8 0 3 2 5 15

Bajo 0 1 1 0 0 3 3 Medio 63 36 78 59 70 61 64

UNAB

Alto 27 53 11 31 20 26 23

Bajo 0 2 1 2 0 3 7 Medio 34 42 45 44 44 40 40

UIS

Alto 17 7 5 5 7 8 4

Bajo 2 4 0 3 1 3 3 Medio 23 22 26 23 24 23 23

UFPS

Alto 1 0 0 0 1 0 0

COMPARACIÓN CON LA DISTRIBUCIÓN NORMAL POR INSTITUCIÓN PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BGA_N

PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BGA_N INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 3,8 3,8 80 a 90 -2 a -1 8 30,8 34,6

90 a 100 -1 a 0 14 53,8 88,4 100 a 110 0 a 1 3 11,6 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 26 100,0

105,0100,095,090,085,080,075,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA_N

Ingeniería de Sistemas 2005

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BGA_D PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – BGA_D INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 1 2,6 2,6 80 a 90 -2 a -1 9 23,7 26,3

90 a 100 -1 a 0 20 52,6 78,9 100 a 110 0 a 1 6 15,8 94,7 110 a 120 1 a 2 2 5,3 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 38 100,0

115,0110,0105,0100,095,090,085,080,075,070,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BGA_D

Ingeniería de Sistemas 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

12

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD DE PAMPLONA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD DE PAMPLONA INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 0 0,0 0,0

90 a 100 -1 a 0 3 17,6 17,6 100 a 110 0 a 1 10 58,9 76,5 110 a 120 1 a 2 3 17,6 94,1 120 a 130 2 a 3 1 5,9 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 17 100,0

120,0115,0110,0105,0100,095,090,0

Universidad de Pamplona

Ingeniería de Sistemas 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

5

4

3

2

1

0

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - VELEZ PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

100,090,080,070,0

UNISANGIL - VELEZ

Ingeniería de Sistemas 2005

Nú

me

ro d

e E

stu

dia

nte

s

3,0

2,0

1,0

0,0

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - VÉLEZ INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 1 25,0 25,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 25,0 80 a 90 -2 a -1 1 25,0 50,0

90 a 100 -1 a 0 1 25,0 75,0 100 a 110 0 a 1 1 25,0 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 4 100,0

UNIVERSIDAD INCCA - BARRANCABERMEJA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD INCCA - BARRANCABERMEJA INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 3 12,5 12,5 80 a 90 -2 a -1 11 45,8 58,3

90 a 100 -1 a 0 8 33,3 91,7 100 a 110 0 a 1 2 8,3 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 24 100,0

105,0100,095,090,085,080,075,0

Universidad INCCA BCA

Ingeniería de Sistemas 2005

Núm

ero

de e

stud

iant

es

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD INCCA – BUCARAMANGA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD INCCA - BUCARAMANGA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 1 12,5 12,5

90 a 100 -1 a 0 6 75,0 75,0 100 a 110 0 a 1 1 12,5 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 8 100,0

105,0100,095,090,085,0

Universidad INCCA BGA

Ingeniería de Sistemas 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

5

4

3

2

1

0

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - SANGIL PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA DE SANGIL - UNISANGIL - SANGIL INGENIERÍA DE SISTEMAS – 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 0 0,0 0,0

90 a 100 -1 a 0 8 66,7 66,7 100 a 110 0 a 1 3 25,0 91,7 110 a 120 1 a 2 1 8,3 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 12 100,0

115,0110,0105,0100,095,090,0

UNISANGIL SANGIL

Ingeniería de Sistemas 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

7

6

5

4

3

2

1

0

UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES - CUCUTA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES - CÚCUTA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 1 6,3 6,3

90 a 100 -1 a 0 12 75,0 81,3 100 a 110 0 a 1 3 18,8 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 16 100,0

105,0100,095,090,0

Universitaria de Santander - UDES CUC

Ingeniería de Sistemas - 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

8

7

6

5

4

3

2

1

0

UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 0 0,0 0,0

90 a 100 -1 a 0 16 88,9 88,9 100 a 110 0 a 1 2 11,1 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 18 100,0

100,095,090,0

Universidad Simón Bolívar

Ingeniería de Sistemas - 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

12

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BARRANCABERMEJA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA - BCA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 6 27,3 27,3

90 a 100 -1 a 0 13 59,1 86,4 100 a 110 0 a 1 3 13,6 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 22 100,0

105,0100,095,090,085,0

Universidad Cooperativa de Colombia - BCA

Ingeniería de Sistemas - 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

8

6

4

2

0

UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES - BUCARAMANGA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSITARIA DE SANTANDER - BUCARAMANGA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 1 4,3 4,3 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 4,3 80 a 90 -2 a -1 5 21,8 26,1

90 a 100 -1 a 0 7 30,4 56,5 100 a 110 0 a 1 10 43,5 100,0 110 a 120 1 a 2 0 0,0 100,0 120 a 130 2 a 3 0 0,0 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 23 100,0

110,0105,0100,095,090,085,080,075,070,065,0

Universitaria de Santander - UDES BGA

Ingeniería de Sistemas - 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

6

5

4

3

2

1

0

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 2 4,3 4,3

90 a 100 -1 a 0 13 28,3 32,6 100 a 110 0 a 1 21 45,7 78,3 110 a 120 1 a 2 9 19,6 97,8 120 a 130 2 a 3 1 2,2 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 46 100,0

120,0115,0110,0105,0100,095,090,0

Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Ingeniería de Sistemas - 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

14

12

10

8

6

4

2

0

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 1 1,1 1,1

90 a 100 -1 a 0 7 7,8 8,9 100 a 110 0 a 1 27 30,0 38,9 110 a 120 1 a 2 29 32,2 71,1 120 a 130 2 a 3 18 20,0 91,1

> 130 > 3 8 8,9 100,0 Total Total 90 100,0

150,0

140,0

130,0

120,0

110,0

100,0

90,0

Universidad Industrial de Santander - UIS

Ingeniería de Sistemas - 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

25

20

15

10

5

0

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER PROGRAMA: INGENIERÍA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAUAL SANTANDER INGENIERÍA DE SISTEMAS - 2005

Rango de Puntaje

Rango estándar

Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

� 70 � -3 0 0,0 0,0 70 a 80 -3 a -2 0 0,0 0,0 80 a 90 -2 a -1 3 5,9 5,9

90 a 100 -1 a 0 4 7,8 13,7 100 a 110 0 a 1 27 53,0 66,7 110 a 120 1 a 2 15 29,4 96,1 120 a 130 2 a 3 2 3,9 100,0

> 130 > 3 0 0,0 100,0 Total Total 51 100,0

130,0125,0120,0115,0110,0105,0100,095,090,085,0

Universidad Francisco de Paula Santander - UFPS

Ingeniería de Sistemas - 2005

Núm

ero

de E

stud

iant

es

16

14

12

10

8

6

4

2

0

ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS NORORIENTE COLOMBIANO

INGENIERÍA DE SISTEMAS NIVEL DE DESEMPEÑO AÑO 2003

Gráfico 1. ÁREA: FORMACIÓN BÁSICA. SUBÁREA: MATEMÁTICAS (21601)

Gráfico 2. ÁREA: FORMACIÓN BÁSICA. SUBÁREA: FÍSICA (21602)

Gráfico 3. ÁREA: FORMACIÓN BÁSICA. SUBÁREA: HUMANIDADES (21603)

Gráfico 4. ÁREA: FORMACIÓN BÁSICA. SUBÁREA: ECONÓMICO ADMINISTRATIVA (21604)

Gráfico 5. ÁREA: FORMACIÓN EN CIENCIAS BÁSICAS. SUBÁREA: CIENCIAS BÁSICAS DE INGENIERÍA (21605)

Gráfico 6. ÁREA: FORMACIÓN EN CIENCIAS BÁSICAS. SUBÁREA: MATEMÁTICAS DISCRETAS (21606)

Gráfico 7. ÁREA: FORMACIÓN EN CIENCIAS BÁSICAS. SUBÁREA: PROGRAMACIÓN Y ALGORÍTMICA (21607)

Gráfico 8. ÁREA: FORMACIÓN EN CIENCIAS BÁSICAS. SUBÁREA: INFORMÁTICA TEÓRICA (21608)

Gráfico 9. ÁREA: FORMACIÓN PROFESIONAL SUBÁREA: ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR (21609)

Gráfico 10. ÁREA: FORMACIÓN PROFESIONAL SUBÁREA: REDES Y COMUNICACIONES (21610)

Gráfico 11. ÁREA: FORMACIÓN PROFESIONAL SUBÁREA: ADMINISTRACIÓN DE INFORMACIÓN (21611)

Gráfico 12. ÁREA: FORMACIÓN PROFESIONAL SUBÁREA: SISTEMAS Y ORGANIZACIONES (21612)

Gráfico 13. ÁREA: FORMACIÓN PROFESIONAL SUBÁREA: INGENIERÍA DE SOFTWARE (21613)

PROMEDIO INSTITUCIONAL POR SUB-AREAS EVALUADAS AÑO 2003 Gráfico 14. SUB-ÁREAS EVALUADAS EN INGENIERIA DE SISTEMAS

NIVEL DE DESEMPEÑO AÑO 2004

Gráfico 15. COMPONENTE COMPRENSION LECTORA

Gráfico 16. COMPONENTE MATEMATICAS

Gráfico 16. COMPONENTE HUMANIDADES

Gráfico 17. COMPONENTE FISICA

Gráfico 18. COMPONENTE ECONOMICO ADMINISTRATIVO

Gráfico 19. COMPONENTE CIENCIAS BASICAS DE INGENIERIA

Gráfico 20. COMPONENTE MATEMATICA DISCRETA

Gráfico 21. COMPONENTE PROGRAMACION Y ALGORITMO

Gráfico 22. COMPONENTE INFORMATICA TECNICA

Gráfico 23. COMPONENTE ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR

Gráfico 24. COMPONENTE REDES Y COMUNICACIONES

Gráfico 25. COMPONENTE ADMINISTRACION DE INFORMACIÓN

Gráfico 26. COMPONENTE SISTEMAS Y ORGANIZACIÓN

Gráfico 27. COMPONENTE INGENIERIA DEL SOFTWARE

PROMEDIO INSTITUCIONAL POR COMPONENTES EVALUADOS AÑO 2004

Gráfico 28. COMPONENTES EVALUADOS AÑO 2004

DIAGRAMA DE CAJAS POR ÁREAS EVALUADAS EN EL AÑO 2003 Gráfico 29: Universidad industrial de Santander

216216216216216216216216216216216216216N =

Código Subárea

21613

21612

21611

21610

21609

21608

21607

21606

21605

21604

21603

21602

21601

Punta

je E

sta

ndar

12

10

8

6

4

2

0

Gráfico 30: Universidad Cooperativa de Colombia

84848484848484848484848484N =

Código Subárea

21613

21612

21611

21610

21609

21608

21607

21606

21605

21604

21603

21602

21601

Pu

nta

je E

sta

nd

ar

12

10

8

6

4

2

0

Gráfico 31: Universidad Cooperativa de Colombia de Bucaramanga Nocturno

74747474747474747474747474N =

Código Subárea

21613

21612

21611

21610

21609

21608

21607

21606

21605

21604

21603

21602

21601

Pu

nta

je E

sta

nd

ar

12

10

8

6

4

2

0

Gráfico 32: Universidad Cooperativa de Colombia de Bucaramanga Diurno

60606060606060606060606060N =

Código Subárea

21613

21612

21611

21610

21609

21608

21607

21606

21605

21604

21603

21602

21601

Pu

nta

je E

sta

nd

ar

12

10

8

6

4

2

0

Gráfico 33: Universidad Autónoma de Bucaramanga

65656565656565656565656565N =

Código Subárea

21613

21612

21611

21610

21609

21608

21607

21606

21605

21604

21603

21602

21601

Punta

je E

sta

ndar

12

10

8

6

4

2

0

Gráfico 34: Fundación universitaria de Sangil, Sangil

55555555555555555555555555N =

Código Subárea

21613

21612

21611

21610

21609

21608

21607

21606

21605

21604

21603

21602

21601

Pu

nta

je E

sta

nd

ar

12

10

8

6

4

2

0

Gráfico 35: Universitaria de Santander, Bucaramanga

71717171717171717171717171N =

Código Subárea

21613

21612

21611

21610

21609

21608

21607

21606

21605

21604

21603

21602

21601

Punta

je E

standar

12

10

8

6

4

2

0

DIAGRAMA DE CAJAS POR ÁREAS EVALUADAS EN EL AÑO 2004 Gráfico 36: Universidad cooperativa de Colombia Nocturno, Bucaramanga

5555555555555555555555555554N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NTA

JE

PO

R C

OM

PO

NE

NTE

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 37: Universidad Cooperativa de Colombia Diurno, Bucaramanga

6868686868686868686868686866N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJ

E P

OR

CO

MP

ON

EN

TE 14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 38: Universidad de Ciencia y desarrollo

1111111111111111111111111110N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 39: Fundación Universitaria de Sangil, Velez

1818181818181818181818181818N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 40: Universidad INCCA, Barrancabermeja

1818181818181818181818181818N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 41: Universidad INCCA, Bucaramanga

8787878787878787878787878787N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

16

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 42: Fundación Universitaria de Sangil, Sangil

2828282828282828282828282828N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 43: Universitaria de Santander, Cúcuta

2626262626262626262626262626N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 44: Corporación Educativa Mayor del Desarrollo Simón Bolívar

3030303030303030303030303030N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PUNT

AJE

POR

COM

PONE

NTE

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 45: Universidad Cooperativa de Colombia, Barrancabermeja

3434343434343434343434343434N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 46: Universitaria de Santander, Bucaramanga

2323232323232323232323232323N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 47: Universidad Autónoma de Bucaramanga

5656565656565656565656565656N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

16

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Gráfico 48: Universidad Industrial de Santander

130130130130130130130130130130130130130130N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

20

10

0

-10

Gráfico 49: Universidad Francisco de Paula Santander,Cúcuta

125125125125125125125125125125125125125125N =

CODIGO DEL COMPONENTE

311310309308307306305304303236235234233187

PU

NT

AJE

PO

R C

OM

PO

NE

NT

E

16

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LAS UNIVERSIDADES DEL ORIENTE COLOMBIANO QUE PRESENTARON LAS PRUEBAS ECAES EN EL PROGRAMA DE INGENIERIA DE SISTEMAS EN

EL AÑO 2003

MASTRIZ 3: FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL - UNISANGIL

Matriz R 21601 2160221603 21604 21605 21606 21607 21608 21609 21610 21611 21612 21613

21601 1 0.09 0.27 -0.03 0.11 0.00 0.00 0.05 -0.14 0.17 -0.11 0.14 0.01

21602 0.09 1.00 0.02 -0.01 0.33 0.15 0.08 0.00 0.13 -0.01 0.21 0.13 -0.17

21603 0.27 0.02 1.00 0.12 0.06 0.00 -0.21 -0.06 -0.07 -0.02 -0.05 0.32 0.24

21604 -0.03 -0.01 0.12 1.00 0.09 0.18 0.00 -0.06 -0.01 -0.10 -0.15 0.18 -0.04

21605 0.11 0.33 0.06 0.09 1.00 0.18 0.08 0.05 0.08 0.18 0.19 0.28 -0.07

21606 0.00 0.15 0.00 0.18 0.18 1.00 0.11 0.17 0.01 -0.04 0.03 -0.09 0.07

21607 0.00 0.08 -0.21 0.00 0.08 0.11 1.00 0.34 0.04 0.07 0.12 0.06 0.09

21608 0.05 0.00 -0.06 -0.06 0.05 0.17 0.34 1.00 0.01 0.11 0.04 -0.09 -0.04

21609 -0.14 0.13 -0.07 -0.01 0.08 0.01 0.04 0.01 1.00 -0.16 0.03 0.08 -0.17

21610 0.17 -0.01 -0.02 -0.10 0.18 -0.04 0.07 0.11 -0.16 1.00 0.12 0.25 0.17

21611 -0.11 0.21 -0.05 -0.15 0.19 0.03 0.12 0.04 0.03 0.12 1.00 0.12 0.05

21612 0.14 0.13 0.32 0.18 0.28 -0.09 0.06 -0.09 0.08 0.25 0.12 1.00 0.04

21613 0.01 -0.17 0.24 -0.04 -0.07 0.07 0.09 -0.04 -0.17 0.17 0.05 0.04 1.00

MATRIZ 4: UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB-

Matriz R 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21608 21609 21610 21611 21612 21613

21601 1 -0.08 0.23 0.14 0.02 0.20 0.11 0.34 0.07 0.19 0.21 0.09 0.19

21602 -0.08 1 0.04 0.08 -0.05 0.03 0.02 0.12 -0.05 -0.01 -0.06 0.08 0.03

21603 0.23 0.04 1 0.14 0.22 0.21 0.13 0.15 0.09 0.08 -0.13 0.15 0.12

21604 0.14 0.08 0.14 1 0.22 0.16 0.14 0.18 0.20 0.01 0.05 -0.03 -0.07

21605 0.02 -0.05 0.22 0.22 1 0.04 0.07 0.04 0.11 0.15 0.02 0.14 0.18

21606 0.20 0.03 0.21 0.16 0.04 1 0.14 0.20 -0.16 0.17 -0.06 0.13 0.08

21607 0.11 0.02 0.13 0.14 0.07 0.14 1 0.25 0.12 0.14 0.03 0.05 0.05

21608 0.34 0.12 0.15 0.18 0.04 0.20 0.25 1 -0.01 0.13 0.02 0.10 0.07

21609 0.07 -0.05 0.09 0.20 0.11 -0.16 0.12 -0.01 1 0.15 -0.01 0.09 0.06

21610 0.19 -0.01 0.08 0.01 0.15 0.17 0.14 0.13 0.15 1 0.08 0.06 0.18

21611 0.21 -0.06 -0.13 0.05 0.02 -0.06 0.03 0.02 -0.01 0.08 1 0.15 0.12

21612 0.09 0.08 0.15 0.03 0.14 0.13 0.05 0.10 0.09 0.06 0.15 1 0.24

21613 0.19 0.03 0.12 0.07 0.18 0.08 0.05 0.07 0.06 0.18 0.12 0.24 1

MATRIZ 5: UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA DIURNA DE

BUCARAMANGA – UCC B/MANGA-.

Matriz R 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21609 21610 21611 21612 21613

21601 1 0.10 0.24 0.08 0.06 0.17 0.36 0.32 0.29 0.11 0.10 0.14

21602 0.10 1 -0.19 0.17 0.07 -0.19 0.18 0.01 0.07 0.29 -0.09 0.20

21603 0.24 -0.19 1 -0.02 0.01 0.04 0.00 -0.14 0.31 -0.04 -0.02 0.22

21604 0.08 0.17 -0.02 1 0.08 0.00 0.07 -0.16 0.19 0.25 0.23 0.23

21605 0.06 0.07 0.01 0.08 1 0.18 0.38 0.10 0.14 0.03 0.11 0.20

21606 0.17 -0.19 0.04 0.00 0.18 1 0.13 0.16 0.24 -0.14 0.12 0.04

21607 0.36 0.18 0.00 0.07 0.38 0.13 1 0.33 0.38 0.07 0.24 0.18

21609 0.32 0.01 -0.14 -0.16 0.10 0.16 0.33 1 0.07 0.05 0.27 0.24

21610 0.29 0.07 0.31 0.19 0.14 0.24 0.38 0.07 1 0.04 0.06 0.23

21611 0.11 0.29 -0.04 0.25 0.03 -0.14 0.07 0.05 0.04 1 0.24 0.16

21612 0.10 -0.09 -0.02 0.23 0.11 0.12 0.24 0.27 0.06 0.24 1 0.19

21613 0.14 0.20 0.22 0.23 0.20 0.04 0.18 0.24 0.23 0.16 0.19 1

MATRIZ 6: UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA NOCTURNA DE

BUCARAMANGA -UCC B/MANGA -.

Matriz R 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21608 21609 21610 21611 21612 21613

21601 1 -0.02 -0.04 -0.14 0.13 -0.09 0.07 -0.10 0.07 -0.07 0.06 0.27 -0.01

21602 -0.02 1 0.01 -0.05 0.23 0.02 0.19 0.10 0.08 -0.06 0.02 0.08 -0.02

21603 -0.04 0.01 1 0.01 0.06 0.01 0.18 0.02 0.00 0.11 0.07 0.22 0.04

21604 -0.14 -0.05 0.01 1 0.06 0.19 0.23 0.17 0.15 -0.06 0.28 0.28 0.07

21605 0.13 0.23 -0.06 0.06 1 -0.09 0.28 -0.11 0.04 -0.15 0.00 0.18 0.01

21606 -0.09 0.02 0.01 0.19 0.09 1 -0.01 0.05 0.26 -0.09 0.08 0.12 -0.16

21607 0.07 0.19 0.18 0.23 0.28 -0.01 1 0.24 0.21 0.15 0.22 0.36 -0.06

21608 -0.10 0.10 0.02 0.17 0.11 0.05 0.24 1 0.02 0.30 0.28 0.27 0.22

21609 0.07 0.08 0.00 0.15 0.04 -0.26 0.21 -0.02 1 0.08 0.06 0.22 0.12

21610 -0.07 -0.06 0.11 -0.06 -0.15 -0.09 0.15 0.30 0.08 1 0.18 0.17 0.13

21611 0.06 0.02 0.07 0.28 0.00 0.08 0.22 0.28 0.06 0.18 1 0.25 0.25

21612 0.27 0.08 0.22 0.28 0.18 -0.12 0.36 0.27 0.22 0.17 0.25 1 0.30

21613 -0.01 -0.02 0.04 0.07 0.01 -0.16 -0.06 0.22 0.12 0.13 0.25 0.30 1

MATRIZ 7: UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SATANDER – UFPS

MATRIZ R 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 21608 2160921610 21611 21612 21613

21601 1 0.12 0.10 0.12 0.27 0.21 0.29 0.31 0.32 0.09 0.15 0.20 0.16

21602 0.12 1 -0.03 0.07 0.17 0.06 0.20 0.15 0.07 0.07 0.07 0.17 0.01

21603 0.10 -0.03 1 0.24 0.18 0.09 0.18 0.21 0.25 0.11 0.13 0.31 0.14

21604 0.12 0.07 0.24 1 0.10 0.15 0.23 0.33 0.17 0.05 0.10 0.27 0.16

21605 0.27 0.17 0.18 0.10 1 0.18 0.19 0.24 0.23 0.00 0.15 0.17 0.12

21606 0.21 0.06 0.09 0.15 0.18 1 0.13 0.20 0.12 0.12 0.10 0.21 0.14

21607 0.29 0.20 0.18 0.23 0.19 0.13 1 0.25 0.20 0.11 0.13 0.26 0.14

21608 0.31 0.15 0.21 0.33 0.24 0.20 0.25 1 0.31 0.15 0.27 0.30 0.26

21609 0.32 0.07 0.25 0.17 0.23 0.12 0.20 0.31 1 0.01 0.12 0.16 0.30

21610 0.09 0.07 0.11 0.05 0.00 0.12 0.11 0.15 0.01 1 0.06 0.02 0.17

21611 0.15 0.07 0.13 0.10 0.15 0.10 0.13 0.27 0.12 0.06 1 0.29 0.15

21612 0.20 0.17 0.31 0.27 0.17 0.21 0.26 0.30 0.16 0.02 0.29 1 0.32

21613 0.16 0.01 0.14 0.16 0.12 0.14 0.14 0.26 0.30 0.17 0.15 0.32 1

MATRIZ 8: UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER – UIS -

MATRIZ R 21601 21602 21603 21604 21605 21606 21607 2160821609 21610 21611 21612 21613

21601 1 0.13 0.15 0.28 0.21 0.23 0.27 0.22 0.27 0.12 0.24 0.13 0.20

21602 0.13 1 -0.02 0.02 0.17 0.13 0.23 0.14 0.12 0.09 0.13 0.10 0.22

21603 0.15 -0.02 1 0.16 0.13 0.13 0.25 0.14 0.20 0.13 0.15 0.20 0.15

21604 0.28 0.02 0.16 1 0.20 0.22 0.21 0.29 0.26 0.24 0.13 0.10 0.13

21605 0.21 0.17 0.13 0.20 1 0.34 0.20 0.18 0.23 0.10 0.19 0.10 0.30

21606 0.23 0.13 0.13 0.22 0.34 1 0.31 0.22 0.31 0.16 0.28 0.11 0.22

21607 0.27 0.23 0.25 0.21 0.20 0.31 1 0.33 0.36 0.16 0.28 0.16 0.23

21608 0.22 0.14 0.14 0.29 0.18 0.22 0.33 1 0.30 0.16 0.23 0.18 0.19

21609 0.27 0.12 0.20 0.26 0.23 0.31 0.36 0.30 1 0.13 0.30 0.21 0.26

21610 0.12 0.09 0.13 0.24 0.10 0.16 0.16 0.16 0.13 1 0.27 0.08 0.15

21611 0.24 0.13 0.15 0.13 0.19 0.28 0.28 0.23 0.30 0.27 1 0.14 0.26

21612 0.13 0.10 0.20 0.10 0.10 0.11 0.16 0.18 0.21 0.08 0.14 1 0.28

21613 0.20 0.22 0.15 0.13 0.30 0.22 0.23 0.19 0.26 0.15 0.26 0.28 1

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LAS UNIVERSIDADES DEL ORIENTE COLOMBIANO QUE PRESENTARON LAS PRUEBAS ECAES EN EL PROGRAMA DE INGENIERIA DE SISTEMAS EN EL AÑO 2004

MATRIZ 9: CORPORACION UNIVERSITARIA DE CIENCIA Y DESARROLLO

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1.00 -0.02 0.25 -0.23 -0.17 0.29 -0.34 -0.25 -0.25 -0.11 0.03 -0.14 0.00 -0.01

233 -0.02 1.00 0.64 0.79 0.19 -0.20 -0.24 -0.14 0.24 0.05 0.11 0.28 -0.02 -0.09

234 0.25 0.64 1.00 0.39 0.35 0.09 -0.59 -0.01 0.36 -0.15 -0.21 0.51 -0.11 0.12

235 -0.23 0.79 0.39 1.00 0.23 -0.36 -0.36 0.06 0.21 0.11 -0.23 0.26 -0.17 0.18

236 -0.17 0.19 0.35 0.23 1.00 0.19 -0.18 0.59 0.57 0.33 0.17 0.58 0.46 -0.04

303 0.29 -0.20 0.09 -0.36 0.19 1.00 -0.06 0.29 -0.38 0.42 0.03 0.03 0.31 -0.21

304 -0.34 -0.24 -0.59 -0.36 -0.18 -0.06 1.00 -0.37 -0.18 0.03 0.38 -0.23 0.32 -0.12

305 -0.25 -0.14 -0.01 0.06 0.59 0.29 -0.37 1.00 0.42 0.65 -0.16 0.55 -0.07 0.10

306 -0.25 0.24 0.36 0.21 0.57 -0.38 -0.18 0.42 1.00 -0.02 0.05 0.77 0.07 0.03

307 -0.11 0.05 -0.15 0.11 0.33 0.42 0.03 0.65 -0.02 1.00 -0.13 0.24 -0.02 0.28

308 0.03 0.11 -0.21 -0.23 0.17 0.03 0.38 -0.16 0.05 -0.13 1.00 -0.27 0.68 -0.84

309 -0.14 0.28 0.51 0.26 0.58 0.03 -0.23 0.55 0.77 0.24 -0.27 1.00 -0.17 0.25

310 0.00 -0.02 -0.11 -0.17 0.46 0.31 0.32 -0.07 0.07 -0.02 0.68 -0.17 1.00 -0.61

311 -0.01 -0.09 0.12 0.18 -0.04 -0.21 -0.12 0.10 0.03 0.28 -0.84 0.25 -0.61 1.00

MATRIZ 10: CORPORACION EDUCATIVA MAYOR DEL DESARROLLO SIMON BOLIVAR

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1.00 0.16 0.06 -0.15-0.16 0.19 -0.20-0.07 0.06 0.24 0.07 0.08 0.28 -0.15

233 0.16 1.00 0.06 -0.12-0.06 0.63 -0.11-0.13-0.19-0.05 0.27 -0.12-0.21 0.07

234 0.06 0.06 1.00 -0.07-0.16 0.00 0.01 -0.03 0.07 -0.11 0.23 0.10 0.07 0.39

235 0.15-0.12-0.07 1.00 -0.15-0.10-0.06 0.11 -0.19 0.00 -0.24 0.26 0.17 0.21

236 0.16-0.06-0.16-0.15 1.00 -0.05-0.19-0.14-0.11-0.14 0.36 -0.29 0.08 -0.05

303 0.19 0.63 0.00 -0.10-0.05 1.00 -0.12 0.07 -0.06-0.07 0.32 0.20 -0.07 0.11

304 0.20-0.11 0.01 -0.06-0.19-0.12 1.00 0.24 0.03 -0.20-0.21 0.08 -0.09 0.05

305 0.07-0.13-0.03 0.11 -0.14 0.07 0.24 1.00 -0.13 0.29 0.11 0.38 0.06 0.12

306 0.06-0.19 0.07 -0.19-0.11-0.06 0.03 -0.13 1.00 -0.22-0.21 0.00 0.35 0.02

307 0.24-0.05-0.11 0.00 -0.14-0.07-0.20 0.29 -0.22 1.00 -0.16 0.06 -0.20 -0.16

308 0.07 0.27 0.23 -0.24 0.36 0.32 -0.21 0.11 -0.21-0.16 1.00 0.11 0.04 0.23

309 0.08-0.12 0.10 0.26 -0.29 0.20 0.08 0.38 0.00 0.06 0.11 1.00 0.04 0.02

310 0.28-0.21 0.07 0.17 0.08 -0.07-0.09 0.06 0.35 -0.20 0.04 0.04 1.00 0.11

311 0.15 0.07 0.39 0.21 -0.05 0.11 0.05 0.12 0.02 -0.16 0.23 0.02 0.11 1.00

MATRIZ 11: CORPORACIÓN UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES CUCUTA

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1 0.05 0.18 0.42 -0.03 -0.19 0.01 0.17 0.37 0.04 -0.16 0.28 -0.30 0.19

233 0.05 1 0.19 0.08 -0.06 -0.22 -0.17 -0.22 0.29 -0.14 -0.26 -0.44 -0.06 -0.05

234 0.18 0.19 1 0.04 0.01 -0.25 0.11 0.05 0.00 -0.05 -0.15 -0.14 -0.19 0.18

235 0.42 0.08 0.04 1 0.23 -0.08 0.44 0.39 0.34 -0.10 -0.17 0.30 -0.23 0.31

236 -0.03 -0.06 0.01 0.23 1 0.00 -0.09 -0.07 0.11 0.17 -0.20 -0.12 -0.24 0.43

303 -0.19 -0.22 0.25 -0.08 0.00 1 -0.07 0.02 0.03 -0.12 0.12 -0.03 0.35 0.18

304 0.01 -0.17 0.11 0.44 -0.09 -0.07 1 0.43 0.11 -0.18 -0.04 0.18 0.04 0.18

305 0.17 -0.22 0.05 0.39 -0.07 0.02 0.43 1 0.27 0.22 0.33 0.62 -0.17 0.33

306 0.37 0.29 0.00 0.34 0.11 0.03 0.11 0.27 1 0.18 -0.04 0.22 -0.19 0.29

307 0.04 -0.14 0.05 -0.10 0.17 -0.12 -0.18 0.22 0.18 1 0.09 0.23 -0.33 0.04

308 -0.16 -0.26 0.15 -0.17 -0.20 0.12 -0.04 0.33 -0.04 0.09 1 0.28 0.24 -0.33

309 0.28 -0.44 0.14 0.30 -0.12 -0.03 0.18 0.62 0.22 0.23 0.28 1 -0.21 0.16

310 -0.30 -0.06 0.19 -0.23 -0.24 0.35 0.04 -0.17 -0.19 -0.33 0.24 -0.21 1 -0.10

311 0.19 -0.05 0.18 0.31 0.43 0.18 0.18 0.33 0.29 0.04 -0.33 0.16 -0.10 1

MATRIZ 12: CORPORACIÓN UNIVERSITARIA DE SANTANDER – UDES BUCARAMANGA

Matriz Z 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1 0.27 0.25 0.31 -0.12 -0.07 0.16 -0.04 0.25 0.08 0.19 0.33 -0.02 0.21

233 0.27 1 0.08 0.18 0.00 0.08 0.04 0.00 0.16 0.23 0.02 0.06 -0.20 0.12

234 0.25 0.08 1 0.27 -0.13 0.10 0.16 0.22 0.27 0.25 -0.09 0.23 0.14 0.20

235 0.31 0.18 0.27 1 -0.14 -0.18 0.25 0.14 0.33 0.06 0.16 0.12 -0.08 0.18

236 -0.12 0.00 -0.13 -0.14 1 -0.10 -0.18 0.33 0.28 0.15 0.02 -0.11 -0.21 0.37

303 -0.07 0.08 0.10 -0.18 -0.10 1 0.05 0.43 0.09 -0.01 0.04 0.04 -0.03 0.25

304 0.16 0.04 0.16 0.25 -0.18 0.05 1 -0.03 0.21 0.27 0.01 -0.02 -0.10 0.05

305 -0.04 -0.18 0.15 0.07 -0.03 -0.19 0.39 1 0.14 -0.05 0.03 0.01 0.13 0.10

306 0.21 0.09 0.27 0.17 -0.06 0.46 0.41 0.14 1 0.36 -0.05 0.15 0.00 0.23

307 0.30 -0.10 0.33 0.36 -0.17 0.39 0.27 -0.05 0.36 1 0.22 -0.06 0.06 0.36

308 -0.03 -0.37 -0.15 0.21 -0.18 0.18 0.34 0.03 -0.05 0.22 1 0.04 0.00 0.26

309 0.37 0.10 0.25 0.10 -0.05 -0.36 -0.17 0.01 0.15 -0.06 0.04 1 0.14 0.20

310 0.14 -0.21 -0.24 0.06 -0.07 -0.17 0.11 0.13 0.00 0.06 0.00 0.14 1 0.01

311 0.34 0.35 0.22 0.26 0.20 0.21 0.30 0.10 0.23 0.36 0.26 0.20 -0.01 1

MATRIZ 13: FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL - UNISANGIL

MATRIZ R187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1 0.26 0.03 0.10 -0.06 0.43 0.40 0.40 0.06 -0.24 0.38 0.05 -0.26 0.24

233 0.26 1 0.17 -0.12 0.21 0.35 0.24 0.21 0.47 -0.33 0.02 -0.08 -0.01 0.43

234 0.03 0.17 1 -0.28 -0.03 0.16 0.20 0.13 0.19 -0.20 0.21 0.05 -0.22 -0.08

235 0.10 -0.12 -0.28 1 0.36 -0.02 -0.11 0.09 0.23 0.29 0.08 0.05 -0.29 -0.12

236 0.06 0.21 -0.03 0.36 1 0.31 0.03 0.03 0.21 0.27 -0.12 0.17 -0.05 -0.04

303 0.43 0.35 0.16 -0.02 0.31 1 0.63 0.53 0.01 -0.23 -0.10 -0.16 -0.06 0.03

304 0.40 0.24 0.20 -0.11 0.03 0.63 1 0.34-0.01 -0.13 -0.16 -0.11 0.05 0.02

305 0.40 0.21 0.13 0.09 -0.03 0.53 0.34 1 0.06 -0.01 0.06 0.03 0.00 0.18

306 0.06 0.47 0.19 0.23 0.21 0.01 0.01 0.06 1 -0.12 -0.02 0.02 -0.33 0.53

307 0.24 -0.33 -0.20 0.29 0.27 -0.23 -0.13 0.01-0.12 1 -0.07 0.19 0.35 -0.08

308 0.38 0.02 0.21 0.08 -0.12 -0.10 -0.16 0.06-0.02 -0.07 1 0.24 -0.13 -0.02

309 0.05 -0.08 0.05 0.05 0.17 -0.16 -0.11 0.03 0.02 0.19 0.24 1 0.38 0.13

310 0.26 -0.01 -0.22 -0.29 -0.05 -0.06 0.05 0.00-0.33 0.35 -0.13 0.38 1 -0.02

311 0.24 0.43 -0.08 -0.12 -0.04 0.03 0.02 0.18 0.53 -0.08 -0.02 -0.13 -0.02 1

MATRIZ 14: FUNDACION UNIVERSITARIA DE SAN GIL - VELEZ –

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1.00 -0.06 0.45 -0.01 -0.07 -0.34 -0.10 -0.12 0.01 0.01 0.11 0.16 0.40 0.31

233 -0.06 1.00 -0.04 -0.44 -0.17 -0.33 -0.22 0.12 -0.18 -0.18 -0.19 -0.01 0.17 0.04

234 0.45 -0.04 1.00 0.02 -0.03 -0.10 -0.16 -0.03 -0.29 -0.29 0.13 -0.36 0.34 0.35

235 -0.01 -0.44 0.02 1.00 -0.16 0.57 0.43 0.18 -0.10 -0.10 0.56 0.05 -0.05 -0.03

236 -0.07 -0.17 -0.03 -0.16 1.00 -0.36 -0.17 -0.14 -0.24 -0.24 -0.07 -0.09 -0.19 0.24

303 -0.34 -0.33 -0.10 0.57 -0.36 1.00 -0.01 0.09 0.11 0.11 0.01 0.14 -0.27 -0.38

304 -0.10 -0.22 -0.16 0.43 -0.17 -0.01 1.00 0.49 0.26 0.26 0.46 0.46 -0.08 0.18

305 -0.12 0.12 -0.03 0.18 -0.14 0.09 0.49 1.00 -0.02 -0.02 0.08 0.00 0.38 0.06

306 0.01 -0.18 -0.29 -0.10 -0.24 0.11 0.26 -0.02 1.00 1.00 0.17 0.68 -0.21 0.28

307 0.01 -0.18 -0.29 -0.10 -0.24 0.11 0.26 -0.02 1.00 1.00 0.17 0.68 -0.21 0.28

308 0.11 -0.19 0.13 0.56 -0.07 0.01 0.46 0.08 0.17 0.17 1.00 0.11 0.23 0.43

309 -0.16 -0.01 -0.36 0.05 -0.09 0.14 0.46 0.00 0.68 0.68 0.11 1.00 -0.31 0.30

310 0.40 0.17 0.34 -0.05 -0.19 -0.27 -0.08 0.38 -0.21 -0.21 0.23 0.31 1.00 0.27

311 0.31 0.04 0.35 -0.03 0.24 -0.38 0.18 0.06 0.28 0.28 0.43 0.30 0.27 1.00

MATRIZ 15: UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BUCARAMANGA -UNAB-

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1.00 0.27 0.09 0.33 0.09 -0.06 0.11 -0.04 0.25 0.08 0.19 0.33 -0.02 0.21

233 0.27 1.00 0.05 0.16 0.02 0.17 0.22 0.00 0.16 0.23 0.02 0.06 -0.20 0.12

234 0.09 0.05 1.00 0.05 0.11 0.04 0.11 0.22 0.27 0.25 -0.09 0.23 0.14 0.20

235 0.33 0.16 -0.05 1.00 0.19 0.27 0.07 0.14 0.33 0.06 0.16 0.12 -0.08 0.18

236 0.09 0.02 0.11 0.19 1.00 0.13 0.02 0.33 0.28 0.15 0.02 -0.11 -0.21 0.37

303 0.06 0.17 0.04 0.27 0.13 1.00 0.06 0.43 0.09 -0.01 0.04 0.04 -0.03 0.25

304 0.11 0.22 0.11 0.07 -0.02 0.06 1.00 -0.03 0.21 0.27 0.01 -0.02 -0.10 0.05

305 0.04 0.00 0.22 0.14 0.33 0.43 0.03 1.00 0.14 -0.05 0.03 0.01 0.13 0.10

306 0.25 0.16 0.27 0.33 0.28 0.09 0.21 0.14 1.00 0.36 -0.05 0.15 0.00 0.23

307 0.08 0.23 0.25 0.06 0.15 -0.01 0.27 -0.05 0.36 1.00 0.22 -0.06 0.06 0.36

308 0.19 0.02 -0.09 0.16 0.02 0.04 0.01 0.03 -0.05 0.22 1.00 0.04 0.00 0.26

309 0.33 0.06 0.23 0.12 -0.11 0.04 0.02 0.01 0.15 -0.06 0.04 1.00 0.14 0.20

310 0.02 -0.20 0.14 0.08 -0.21 -0.03 0.10 0.13 0.00 0.06 0.00 0.14 1.00 -0.01

311 0.21 0.12 0.20 0.18 0.37 0.25 0.05 0.10 0.23 0.36 0.26 0.20 -0.01 1.00

MATRIZ 16: UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – UCC

BUCARAMANGA DIURNO

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1 0.12 0.12 0.36 -0.05 -0.05 -0.11 -0.04 -0.02 -0.11 -0.04 -0.01 0.07 0.06

233 0.12 1 0.11 -0.02 -0.13 -0.08 0.05 0.00 -0.03 0.16 0.09 -0.03 -0.02 0.00

234 0.12 0.11 1 0.16 0.01 -0.16 0.08 0.16 0.15 0.12 0.06 0.08 0.16 0.23

235 0.36 0.02 0.16 1 0.31 -0.05 0.21 0.00 -0.11 -0.09 0.00 0.02 0.02 0.12

236 0.05 -0.13 0.01 0.31 1 -0.02 0.25 -0.03 0.02 0.00 0.03 -0.02 0.21 0.18

303 0.05 -0.08 0.16 -0.05 -0.02 1 -0.08 -0.08 -0.13 -0.09 -0.07 -0.21 -0.03 -0.26

304 0.11 0.05 0.08 0.21 0.25 -0.08 1 0.06 -0.08 0.16 -0.04 0.05 0.18 0.01

305 0.04 0.00 0.16 0.00 -0.03 -0.08 0.06 1 0.38 -0.14 -0.05 0.14 -0.07 0.23

306 0.02 -0.03 0.15 -0.11 0.02 -0.13 -0.08 0.38 1 -0.11 0.04 0.16 -0.09 0.16

307 0.11 0.16 0.12 -0.09 0.00 -0.09 0.16 -0.14 -0.11 1 -0.06 0.16 -0.16 0.02

308 0.04 0.09 0.06 0.00 0.03 -0.07 -0.04 -0.05 0.04 -0.06 1 -0.22 -0.01 0.13

309 0.01 -0.03 0.08 0.02 -0.02 -0.21 0.05 0.14 0.16 0.16 -0.22 1 -0.27 0.03

310 0.07 0.02 0.16 0.02 0.21 -0.03 0.18 -0.07 -0.09 -0.16 -0.01 -0.27 1 0.13

311 0.06 0.00 0.23 0.12 0.18 -0.26 0.01 0.23 0.16 0.02 0.13 0.03 0.13 1

MATRIZ 17: UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – UCC

BUCARAMANGA NOCTURNO

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1.00 -0.01 -0.04 -0.07 -0.02 0.31 0.01 0.02 -0.20 -0.07 0.17 0.04 0.02 0.08

233 -0.01 1.00 -0.02 0.00 0.07 -0.06 -0.05 -0.06 -0.01 -0.08 -0.05 -0.13 -0.09 0.07

234 -0.04 -0.02 1.00 -0.08 0.03 0.12 0.11 -0.03 0.18 0.06 -0.17 0.01 0.03 0.15

235 -0.07 0.00 -0.08 1.00 -0.02 -0.14 -0.07 0.00 -0.02 -0.04 -0.14 0.02 -0.17 -0.19

236 -0.02 0.07 0.03 -0.02 1.00 0.06 0.00 0.10 -0.02 0.05 0.08 -0.19 0.29 0.05

303 0.31 -0.06 0.12 -0.14 0.06 1.00 -0.08 0.06 0.30 -0.02 0.11 -0.06 0.06 0.15

304 0.01 -0.05 0.11 -0.07 0.00 -0.08 1.00 -0.02 -0.03 0.02 -0.02 -0.01 0.08 -0.06

305 0.02 -0.06 -0.03 0.00 0.10 0.06 -0.02 1.00 -0.02 0.07 0.02 -0.13 0.10 0.06

306 -0.20 -0.01 0.18 -0.02 -0.02 0.30 -0.03 -0.02 1.00 -0.08 -0.05 0.10 0.00 0.29

307 -0.07 -0.08 0.06 -0.04 0.05 -0.02 0.02 0.07 -0.08 1.00 0.10 -0.14 -0.10 0.00

308 0.17 -0.05 -0.17 -0.14 0.08 0.11 -0.02 0.02 -0.05 0.10 1.00 -0.17 0.20 0.07

309 0.04 -0.13 0.01 0.02 0.19 -0.06 -0.01 -0.13 0.10 -0.14 -0.17 1.00 -0.20 0.08

310 0.02 -0.09 0.03 -0.17 0.29 0.06 0.08 0.10 0.00 -0.10 0.20 -0.20 1.00 -0.25

311 0.08 0.07 0.15 -0.19 0.05 0.15 -0.06 0.06 0.29 0.00 0.07 0.08 -0.25 1.00

MATRIZ 18: UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA – UCC

BARRANCA NOCTURNO

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1 -0.07 -0.14 0.13 -0.29 -0.07 -0.28 -0.09 -0.13 0.45 0.35 -0.26 0.02 0.28

233 -0.07 1 -0.08 0.02 -0.15 0.02 -0.12 0.19 0.07 -0.08 0.10 -0.18 0.13 0.10

234 -0.14 -0.08 1 0.00 0.08 0.07 0.01 0.28 -0.11 -0.14 -0.08 -0.08 -0.07 -0.09

235 0.13 0.02 0.00 1 -0.06 -0.02 -0.12 -0.20 -0.18 0.16 0.03 -0.05 -0.14 -0.22

236 -0.29 -0.15 0.08 -0.06 1 0.10 0.13 0.07 0.21 -0.02 -0.13 0.30 0.02 -0.15

303 -0.07 0.02 0.07 -0.02 0.10 1 -0.01 0.14 -0.15 0.08 -0.04 0.39 0.08 -0.12

304 -0.28 -0.12 0.01 -0.12 0.13 -0.01 1 0.14 0.23 -0.05 -0.05 0.15 0.06 -0.08

305 -0.09 0.19 0.28 -0.20 0.07 0.14 0.14 1 0.13 0.04 -0.17 0.10 0.13 0.02

306 -0.13 0.07 -0.11 -0.18 0.21 -0.15 0.23 0.13 1 -0.12 0.02 -0.12 0.12 0.11

307 0.45 -0.08 -0.14 0.16 -0.02 0.08 -0.05 0.04 -0.12 1 0.03 -0.19 -0.08 0.25

308 0.35 0.10 -0.08 0.03 -0.13 -0.04 -0.05 -0.17 0.02 0.03 1 -0.08 -0.11 0.12

309 -0.26 -0.18 -0.08 -0.05 0.30 0.39 0.15 0.10 -0.12 -0.19 -0.08 1 0.07 -0.02

310 0.02 0.13 -0.07 -0.14 0.02 0.08 0.06 0.13 0.12 -0.08 -0.11 0.07 1 -0.11

311 0.28 0.10 -0.09 -0.22 -0.15 -0.12 -0.08 0.02 0.11 0.25 0.12 -0.02 -0.11 1

MATRIZ 19: INCCA DE BUCARAMANGA

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1.00 -0.01 0.12 -0.12 0.11 -0.04 -0.10 0.27 0.09 -0.08 0.19 0.04 0.14 0.16

233 -0.01 1.00 -0.08 0.04 -0.09 -0.07 -0.03 0.04 -0.07 0.28 -0.08 -0.05 -0.08 -0.03

234 0.12 -0.08 1.00 0.11 0.18 -0.13 0.18 0.01 -0.04 -0.07 0.09 0.08 0.02 0.02

235 -0.12 0.04 0.11 1.00 0.15 -0.05 0.09 0.07 0.14 0.00 -0.02 0.32 0.03 0.27

236 0.11 -0.09 0.18 0.15 1.00 0.18 0.03 0.04 0.07 0.16 0.17 -0.02 0.14 0.24

303 -0.04 -0.07 -0.13 -0.05 0.18 1.00 0.02 0.01 0.02 -0.02 0.12 -0.04 0.02 0.25

304 -0.10 -0.03 0.18 0.09 0.03 0.02 1.00 0.17 0.10 0.17 0.02 -0.09 -0.03 0.28

305 0.27 0.04 -0.01 0.07 0.04 0.01 -0.17 1.00 -0.02 -0.08 -0.02 0.01 0.24 0.13

306 0.09 -0.07 -0.04 0.14 0.07 0.02 0.10 0.02 1.00 0.11 0.27 -0.04 0.10 0.24

307 -0.08 0.28 -0.07 0.00 0.16 -0.02 0.17 0.08 0.11 1.00 -0.09 -0.10 -0.07 -0.07

308 0.19 -0.08 0.09 -0.02 0.17 0.12 0.02 0.02 0.27 -0.09 1.00 0.05 -0.09 0.31

309 0.04 -0.05 0.08 0.32 -0.02 -0.04 -0.09 0.01 -0.04 -0.10 0.05 1.00 0.03 -0.07

310 0.14 -0.08 0.02 0.03 0.14 0.02 -0.03 0.24 0.10 -0.07 -0.09 0.03 1.00 0.08

311 0.16 -0.03 0.02 0.27 0.24 0.25 0.28 0.13 0.24 -0.07 0.31 -0.07 0.08 1.00

MATRIZ 20: INCCA DE BUCARAMANGA

Matriz R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 X311

187 1.00 -0.29 -0.07 0.24 -0.20 -0.20 0.11 0.07 0.05 -0.06 0.26 -0.40 -0.09 -0.12

233 -0.29 1.00 -0.17 -0.18 0.35 0.54 0.39 -0.08 -0.09 -0.09 -0.15 0.39 -0.17 -0.13

234 -0.07 -0.17 1.00 0.15 0.35 -0.26 -0.50 -0.02 -0.16 0.33 -0.04 0.10 0.26 -0.15

235 0.24 -0.18 0.15 1.00 0.53 -0.27 -0.23 -0.17 0.56 -0.29 -0.01 -0.11 -0.13 -0.12

236 -0.20 0.35 0.35 0.53 1.00 -0.02 -0.13 -0.29 0.26 -0.14 -0.23 0.23 -0.06 0.08

303 -0.20 0.54 -0.26 -0.27 -0.02 1.00 0.42 0.34 -0.13 0.44 0.27 0.33 -0.17 0.52

304 0.11 0.39 -0.50 -0.23 -0.13 0.42 1.00 -0.23 -0.15 0.17 0.18 -0.09 -0.02 0.07

305 0.07 -0.08 -0.02 -0.17 -0.29 0.34 -0.23 1.00 0.00 0.21 0.47 0.10 -0.24 0.36

306 0.05 -0.09 -0.16 0.56 0.26 -0.13 -0.15 0.00 1.00 -0.07 -0.10 -0.12 -0.13 0.00

307 -0.06 -0.09 0.33 -0.29 -0.14 0.44 0.17 0.21 -0.07 1.00 0.17 -0.11 0.01 0.36

308 0.26 -0.15 -0.04 -0.01 -0.23 0.27 0.18 0.47 -0.10 0.17 1.00 0.13 -0.03 0.31

309 -0.40 0.39 0.10 -0.11 0.23 0.33 -0.09 0.10 -0.12 -0.11 0.13 1.00 0.28 0.33

310 -0.09 -0.17 0.26 -0.13 -0.06 -0.17 -0.02 -0.24 -0.13 0.01 -0.03 0.28 1.00 0.10

X311 -0.12 -0.13 -0.15 -0.12 0.08 0.52 0.07 0.36 0.00 0.36 0.31 0.33 0.10 1.00

MATRIZ 21: UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER –

UFPS.

MATRIZ R 187 233 234 235 236 303 304 305 306 307 308 309 310 311

187 1 0.100.04 0.37 0.17-0.12 0.28 0.23 0.05 0.08 0.08 0.12 0.00 0.16

233 0.10 10.15 0.05 0.070.01 0.11 0.14 0.02 0.04 0.03 0.06 -0.07 0.01 0.01