15 resultados para Pulsed outputs
em Ministerio de Cultura, Spain
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Resumen de los autores. Res??menes en espa??ol e ingl??s
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Analizar los resultados de la política científica y su repercusión en la producción y productividad científica.. 30 investigadores de diferentes ámbitos de estudio.. Analiza el marco teórico existente. Desarrolla una base de datos de investigación de la Universitat de Barcelona. Realiza entrevistas a investigadores para averiguar las mecánicas de trabajo. Evalúa la investigación.. Entrevistas. Base de datos de investigación. El nivel creciente de investigación en la Universitat de Barcelona, debe incidir especialmente en una fase de mayor intercambio entre grupos y sobretodo en una mayor conexión internacional. Conceptos de medio ambiente, salud, espacio vital, van aumentando su importancia. Se valora un aumento de los inputs i outputs de investigación y una constatación cualitativa de la institución como una universidad investigadora..
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Analizar las variables que influyen en el aprendizaje y las vinculaciones del fracaso escolar con variables de índole psicológica y relacionadas con el propio contexto y la institución escolar. 1500 niños de quinto curso de EGB, matriculados en el curso 1979-80, y pertenecientes a los Colegios Nacionales de Martos, Torredelcampo, Jaén, Baeza, Linares y Sabiote. Submuestra: niños de todos los colegios menos el de Linares. Otra submuestra : 40 profesores, mitad hombres, mitad mujeres. La investigación se encuadra en el modelo de producción descrito por A.S. Barry en los modelos inputs-outputs que se aplican en los estudios socieconómicos. Variables dependientes: rendimiento escolar y progreso académico. Variables independientes: sexo, edad, clase, personalidad, notas, pruebas objetivas, plan de estudios, años de servicio, metodología, organización del currículum, disciplina, evaluación en el aula, estilos educativos del profesor. Pruebas objetivas de rendimiento en Matemáticas y Lenguaje; test de aptitud escolar TEA; cuestionario de personalidad de Eysenck adaptado a la población española por Ed. Tea, 1973; cuestionario a los profesores; ERPA; altas; encuesta a los padres; autodescripción del profesor. Las variables más importantes son: la edad: alumnos de más edad en clases homogéneas, obtienen peores resultados. Estos proceden de clases sociales más bajas y tienen valores e intereses distintos de los demandados por la escuela. La clase social: los niños de la clase social más baja adquieren conocimientos mínimos, siendo el progreso nulo. Las aptitudes: la relación aptitud-rendimiento es positiva y bidireccional. La personalidad: es importante en la medida en que es el resultado de la integración de conocimientos. Las variables de aptitud y personalidad, cabe considerarlas como dependientes. Características del profesor; no tiene una relación determinada y significativa con el resultado del rendimiento. Indicadores del rendimiento y del progreso: notas académicas y pruebas objetivas permiten deducir que las mejores notas se corresponden a los niños de menor edad y que proceden de un mejor ambiente sociocultural. Las variables más relevantes para el proceso de aprendizaje son: rendimiento académico (notas, mejor manera de medirlo) y prueba de lenguaje (la de mayor peso), así como la clase social, la edad, el tipo de profesor, y las aptitudes escolares. En menor medida, la personalidad y el sexo. En cuanto al progreso, son los alumnos que realizan más y mejores trabajos los que progresan en la escuela porque consiguen no sólo unos contenidos concretos sino 'cómo' aprenderlos.
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Trata de conocer hasta qué punto la valoración académica de un individuo incide en la vida posterior del mismo, es decir, cuál puede ser el rendimiento de una persona en función del proceso educativo que haya seguido. Alumnos de cuarto de Bachiller, de edad comprendida entre 13 y 14 años que realizaron sus estudios en Cheste durante los cursos académicos de 1970-1971 y 1971-1972, con el Plan vigente de 1967. En total son 681 alumnos de los cuales el 53,86 por ciento pertenecen a zonas rurales y el 46,14 por ciento a zona urbana. En primer lugar trata teoriza sobre los estudios realizados de caracter input-output, tanto en el campo de la psicología como de la educación siendo consciente de esta forma de los problemas que los mismos dan y a los que deberá enfrentarse, posteriormente plantea el estudio realizando la investigación, seleccionando las variables que pretende estudiar, recogiendo datos , codificándolos, escogiendo una muestra de población y aplicando dichas variables para poder llegar a las conclusiones que finalmente ofrece el estudio y abriendo puertas a otros de las mismas carcterísticas. Encuesta, cuestionario, entrevista personal, test (AMPE). Variables input, dentro de las cuales se encuentran las variables estado (datos psicológicos), y las variables de flujo (rendimiento académico). Como variables psicológicas se consideran la actitud para el estudio, personalidad paranoide versus control, capacidad intelectual, extraversión. Como variables de rendimiento se estudia el rendimiento en cuarto de bachiller, el rendimiento en tercero de bachiller y destrezas físico-deportivas. Como variables de salida output se considera la situación laboral ocupacional, situación personal, situación económica y situación social. Análisis factorial, regresión múltiple, correlación de Pearson, análisis imput-output. Los resultados se encuentran implícitos en las siguientes conclusiones: 1) Los componenenes académicos influyen poco en la vida posterior del sujeto, si bien marcan o detectan en algún sentido su situación social convivencial sobre los demás aspectos. Ello nos induce a pensar que en el aula se califican a la vez que conocimientos, los comportamientos sociales. 2)Los componentes psicológicos influyen más en la situación personal entre los outpurs considerados 3)En el análisis input-output hay que destacar que los outputs no se explican en su totalidad con los inputs que hemos estudiado, lo que destaca la introduccion de muchas otras variables en la consideración de los aspectos tratados y éstas en gran cantidad.
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Analizar la eficiencia técnica de las universidades públicas españolas. Departamentos de Fundamentos del Análisis Económico de 23 universidades públicas españolas. El fundamento teórico consiste en la aplicación del análisis microeconómico a la evaluación y control de la eficiencia en las instituciones de educación superior. Analiza la naturaleza de la tecnología de producción de las universidades públicas. Se lleva a cabo una aplicación del modelo de frontera no paramétrico para la estimación del rendimiento productivo en una muestra de departamentos universitarios. Ahonda en la tecnología de producción educativa al medir las relaciones tecnológicas del sector y evaluar las economías de alcance de los departamentos universitarios. Evalúa la eficiencia de dos programas públicos del Ministerio de Educación, en concreto la política de creación de nuevas universidades públicas en los 80 y 90 y el programa de doctorados de calidad. Los resultados revelan que existe un significativo margen de mejora potencial en el rendimiento productivo de los departamentos. El valor medio de la relación técnica de sustitución entre profesores numerarios y no numerarios para el conjunto de departamentos ineficientes es de 1,8285. Es decir, cuando se incrementa el número de profesores no numerarios en una unidad, de acuerdo a las relaciones tecnológicas del conjunto de departamentos ineficientes, sería posible reducir el número de profesores numerarios en 1,8285 sin que se viese alterado el nivel de producción. El proceso productivo de las instituciones de educación superior es un proceso de producción conjunto, en el que la docencia y la investigación constituyen los dos outputs fundamentales. Los resultados obtenidos evidencian la existencia de unas potenciales economías de alcance en la producción conjunta de investigación y de docencia en los estudios de doctorado. Estas estimaciones revelan la existencia de sinergias como resultado de la producción conjunta de estos dos outputs. En cuanto a la eficiencia de la política de creación de universidades públicas, los resultados obtenidos revelan que la eficacia media con la que operan los departamentos nuevos cuando se comparan exclusivamente con el resto de los departamentos de su mismo grupo es de 80 por ciento frente a la eficiencia intragrupos del 69 para los departamentos antiguos. Por tanto, la antigüedad del departamento es un factor que influye positivamente en su eficiencia, en la medida en que la eficiencia del programa atribuible al conjunto de departamentos antiguos es superior a la que exhiben los departamentos nuevos. El análisis de la eficiencia en el Sector Público implica mayores problemas que los que surgen en una evaluación de la eficiencia privada, sobre todo, en lo concerniente a la determinación y reconocimiento de las diferencias de calidad en la prestación de los servicios públicos. En el sector público, la evaluación de la eficiencia técnica resulta lo más apropiado porque puede expresarse tanto en términos de output como de input. Para su medición el método más adecuado es el enfoque no paramétrico (DEA), que se basa en modelos de programación lineal.
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Resumen tomado de la publicación
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Resumen basado en el de la publicación
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Número extraordinario 2006, con el título: PISA. Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos. Resumen basado en el de la publicación
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Se propone un modelo para la mejora de los centros docentes no universitarios que aporte nueva luz en torno a la función de producción educativa y la medición de la eficiencia escolar a partir del análisis no lineal de la realidad educativa y se propone su utilización para la medición de la eficiencia técnica en cualquier sector productivo. 3855 alumnos de 8õ de Educación General Básica(EGB). Primeramente se realiza una revisión de la técnica de las redes neuronales artificiales(RNAs).Para superar las limitaciones de las estimaciones econométricas tradicionales en el proceso productivo de las escuelas se propone un modelo en dos etapas en valor añadido.En la primera etapa, se utilizan RNAs para predecir el rendimiento académico de los alumnos a partir de sus características individuales. A partir de estas predicciones se calculan distintos outputs escolares en valor añadido que van a permitir estimar, en una segunda etapa, la importancia de cada factor productivo escolar sobre diferentes tipos de alumno. Modelo basado en redes neuronales artificiales(RNAs). La política más eficiente en la asignación de recursos educativos no universitarios para la mejora de la escuela debería poner más y distintos recursos sobre aquellos alumnos más desfavorecidos o con mayor probabilidad de fracaso escolar a priori, puesto que el componente socioeconómico marca diferencias anteriores al proceso educativo. Un modelo no lineal basado en RNAs son una opción muy válida a la hora de evaluar la eficiencia técnica al conseguir aproximar los datos a nivel de alumno con mayor acierto que los de un modelo lineal.
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Resumen tomado de la publicación. Resumen en inglés