Análisis y cálculo de costes de la enseñanza en función de variables pedagógicas y económicas mediante un modelo de gestión.

Analizar y calcular los costos de la educación. Diseñar y construir un modelo de gestión, MGCD: 1- realizando un análisis sistemático de los centros docentes españoles; 2- determinando las variables exógenas y endógenas; 3- estimando los parámetros económicos; 4- verificando y constrastando el modelo con la realidad; 5- describiendo los costes de los componentes del trabajo, estructura, etc.; 6- calculando los diferentes 'ratios de gestión' para el conocimiento real y exhaustivo de los centros y la posterior toma de decisiones. N=100. Centros escolares religiosos de 30 provincias españolas. Estudio de los costos, considerando las siguientes variables: 1- educativas: alumnado, número de secciones, personal y horas contratadas; 2- recursos materiales: espacios y equipo didáctico; y 3- económicas: costes totales e ingresos. Se plantean las siguientes hipótesis: 1- el modelo MGCD puede recoger con exactitud y precisión los costos totales del sistema educativo; 2- se pueden elaborar ecuaciones de regresión múltiple que expliquen el entramado de costes de la educación; 3- los cambios de una variable estructural, pedagógica o humana se detectan con los modelos matemáticos, al igual que su influjo sobre los costos totales; y 4- los resultados posibilitan evaluaciones más amplias que impliquen asignación de recursos, planificación nacional, etc. Curso de perfeccionamiento DA 102, cuestionario de componentes de costos de personal, cuestionario de gestión de centros docentes, los tres del ICE de la Universidad de Deusto. Regresión lineal múltiple. Coeficiente de correlación simple. FORTRAN. Análisis de costos mediante procedimientos econométricos y contables. Percentiles. En lo concerniente a coste total de la educación, no son similares la Escuela pública y la privada. Se puede defender la fiabilidad y validez del modelo MGCD como medida de cuantificación de los costes educativos. El peso más fuerte que reincide sobre el coste es el del personal (71,03). El coste de recursos pedagógicos sólo supone un 2'90 por ciento. COU es el coste por sección más caro, mientras BUP es el más barato. La contratación media de los profesores es 35.05 h/semana. Se validan las hipótesis. A medida que aumentan los métodos activos aumenta el costo por alumno; disminuye el ratio alumno-profesor a dedicación exclusiva; se necesitan más horas contratadas de profesor y más metros cuadrados. La LGE no pudo llevarse a término por la limitación económica. La demanda educativa crece exponencialmente, y no existen recursos suficientes. Existe correlación entre grado de educación de un país, y su desarrollo económico.

Estudio descriptivo y prescriptivo de las calificaciones de BUP-COU durante el decenio 1975-1985 en Extremadura.

Analizar las calificaciones de BUP y COU durante el decenio 1975-1985 en los centros de Bachillerato estatales de Extremadura y contrastarlas con variables incidentes en el rendimiento escolar. Detectar en qué medida las calificaciones estudiadas en BUP y COU vienen predeterminadas por la EGB. Examinar la evolución del comportamiento del profesor en sus exigencias de evaluación conforme va transcurriendo su vida profesional. La investigación consta de tres partes y cada una de ellas tiene una muestra. La primera parte del estudio utiliza un muestreo estratificado para la selección de los institutos objeto de estudio (se seleccionaron 6 institutos rurales, 4 intermedios y 5 urbanos; en total, 70000 alumnos en los 10 años de estudio). La segunda parte utiliza un muestreo estratificado para seleccionar 21 centros que impartían COU (todos fueron objeto de estudio para la obtención de datos). La tercera parte tiene como muestra las actas de los 10 cursos académicos de los centros de la primera parte del estudio (éstas permitían el seguimiento de los profesores firmantes). Primera parte: análisis analítico-descriptivo en el que se contrastaron las calificaciones en función de las siguientes variables: de tipo sociológico (centros urbanos, rurales o intermedios), asignatura o grupo de materias, convocatoria y régimen de estudio. Segunda parte: estudio predictivo cuyo proceso a seguir fue la obtención de calificaciones de EGB y BUP de alumnos de COU para contrastarlas según el tipo de centro (urbano, rural, etc.), sexo, centro público o privado en EGB y/o en BUP. Tercera parte: seguimiento de treinta profesores a través de curvas de distribución, considerando variables como los años de trayectoria y la asignatura impartida. Actas de todos los grupos y cursos de los centros seleccionados. Formulario para solicitar las calificaciones de años anteriores a los alumnos de COU. Análisis de varianza para comprobar la significación de las diferencias entre medias. Tratamiento informático de los datos. Regresión lineal múltiple. Prueba de Chi cuadrado, porcentajes. Primer estudio: mayor número de aprobados en junio que en septiembre; los aprobados van en aumento a medida que transcurren los cursos; más aprobados en las asignaturas de letras; mejores porcentajes de aprobados en centros rurales en junio que en septiembre y mejores porcentajes de aprobados en centros urbanos en septiembre que en junio. Segundo estudio: existe correlación positiva entre las variables independientes de EGB y nota-media de BUP; la correlación es mayor en la segunda etapa de EGB que en la primera. Tercer estudio: se confirma la hipótesis inicial de que no hay diferencias o son mínimas en las distribuciones de las calificaciones. Habría que contrastar con otras regiones los resultados. Habría que indagar por qué en Matemáticas hay mayor predicción que en otras asignaturas, respecto a las calificaciones EGB-BUP. Es preciso investigar las causas de la distribución similar de las calificaciones de un profesor a través de los años.

Estructura de las actitudes relacionadas con la ciencia y diferencias de género.

Resumen tomado de la revista

Incidencia económica de una universidad en su ámbito local.

Evaluar la incidencia económica en su ámbito local generada por la existencia de una universidad. Establecer relaciones entre variables del sistema educativo y variables del sistema económico regional. La Universidad de Navarra: incidencia económica de la universidad. Gasto local realizado por los estudiantes. Muestra: 40 estudiantes. Población 7865 estudiantes. Tipo muestreo aleatorio estratificado. Gasto realizado por los empleados de la universidad. Gasto realizado por los visitantes. Modelo sectorial que mide la incidencia económica de la universidad en los distintos sectores de la economía: sector productor, sector público, sector economías domésticas. Subdividido en varios modelos y submodelos definidos mediante ecuaciones. Modelo funcional que evalúe la incidencia económica de la universidad en las distintas variables macroeconómicas: producción local, consumo local privado, ingresos y gastos públicos locales, empleo y población, subdividido en tres modelos: modelo económico, modelo fiscal, modelo demográfico. Instituto Nacional de Estadística (INE). 1983. 'Encuesta de presupuestos familiares'. Instituto Nacional de Empleo (INEM). Banco de Bilbao. Banco de España. Cámara Oficial de Comercio e Industria de Navarra. Diputación Foral. Universidad de Navarra. Ayuntamiento de Pamplona. Encuesta estudiantes y empleados. Técnicas de análisis estadístico empleando el análisis de regresión para determinar las relaciones de dependencia funcional entre variables. Se aplica: regresión lineal múltiple, regresión polinómica de tercer grado y especialmente regresión (Steprevise) -paso a paso-. De la matriz de correlaciones obtenida se deduce que existe una fuerte relación entre las variables del sistema educativo y del sistema económico. Las rentas generadas por la universidad generan o son capaces de generar el 1,8 por ciento del consumo regional. En la formación del valor añadido bruto de Navarra el valor añadido bruto de la universidad presenta un grado de participación del 1,22 por ciento. La participación de la universidad en el total de rentas de trabajo generadas es del 2,17 por ciento. Como conclusión global se deduce que la existencia de una universidad produce efectos positivos en el desarrollo de la economía regional. La realización de este trabajo abre una línea de investigación sobre un tema que está poco estudiado.

Caracterización del gasto regional de los hogares en Educación Superior a través de los microdatos de la Encuesta de Presupuestos Familiares.

Resumen tomado de la publicación

Una aproximación a las variables predictoras del rendimiento académico en estudiantes de secundaria.

Resumen tomado del autor

Construcción, aplicación didáctica y evaluación de un modelo sobre la sinapsis química en educación secundaria.

Contiene: Resumen de la experiencia y Anexos. Premios Nacionales de Innovación Educativa CIDE 2001. Ejemplar con R. 139699, sólo v. 1

Aspectos cognitivos del rendimiento académico : un modelo explicativo del rendimiento académico, a partir de las variables cognitivas del proceso (LPAD) de R. Feuerstein y del estilo cognitivo dependencia-independencia de campo de H. A. Witkin.

1 Estudiar la potencial capacidad de algunas de las variables cognitivas procesuales propuestas por Feuerstein en su Programa de Enriquecimiento Instrumental y en su Modelo de Evaluación Dinámica del Potencial de Aprendizaje, tal como fueron operativizadas en materiales y actividades típicamente escolares, para explicar el Rendimiento Académico. 2 Comparar el valor de dichas variables clásicas de Aptitud Intelectual, en ambos casos, para la Orientación del alumno en la mejora de su Rendimiento. 3 Analizar las relaciones del Estilo Cognitivo D.I.C. con el Rendimiento y con las variables cognitivas de Feuerstein, tal como éstas se operativizaron. 4 Ver la posibilidad de establecer, para validarlo, un modelo teórico de explicación del Rendimiento, en función, tanto de las variables cognitivas de Feuerstein, como del Estilo Cognitivo D.I.C.. Alumnos de enseñanza secundaria (3õ de BUP), pertenecientes a centros escolares públicos de la provincia de Burgos. Fue homogénea en edad (16-17 años) y, a priori, también en nivel de formación recibida y nivel sociocultural. 1 Estudiar, mediante técnicas de análisis de relaciones funcionales, el valor o aportación a la explicación del Rendimiento Académico de algunas de las variables cognitivas procesuales postuladas por Feuerstein. 2 Comparar, mediante técnicas de Regresión Lineal Múltiple y los análisis de los resultados obtenidos, el valor de las variables cognitivas de Feuerstein. 3 Establecer, mediante técnicas de análisis de relaciones funcinales y según los modelos de tales relaciones que se establezcan, la asociación y el efecto del Estilo cognitivo Dependencia-Independencia de Campo en las operaciones cognitivas referidas sobre el tipo de examen que operativice dichas variables y sobre el Rendimiento Académico. 4 Establecer y validar un modelo teórico de explicación de las variables de Rendimiento. Los modelos no parecen representar operaciones en el sentido feuersteiniano, como conjunto de acciones organizadas y coordinadas en función de las cuales se elabora la información recibida. Los modelos no parece que puedan propiciar el desarrollo de capacidades metacognitivas, en tanto la relación entre variables latentes, aunque significativa, es muy baja. Desde el punto de vista pedagógico ninguno de los modelos alienta la propuesta e inicio de algún programa de entrenamiento tendente a desarrollar o reducir las puntuaciones de las variables latentes endógenas por tratamiento y dinamización del contenido de las variables latentes exógenas. Las correlaciones entre cada variable cognitiva y el Rendimiento son bajas. Se obtuvieron modelos de relaciones ajustados a los datos empíricos con las variables cognitivas y el Rendimiento estimado a través de algunas de las variables de Rendimiento en asignaturas factorialmente afines. El análisis de las correlaciones entre las Aptitudes intelectuales y las distintas variables de Rendimiento muestra asociaciones bajas o muy bajas y no siempre significativas. Se constataron bajas o muy bajas correlaciones de las puntuaciones de las variables cognitivas de Feuerstein operativizadas y el Estilo Cognitivo D.I.C.. Posible mejora de la función de Orientación. Posible mejora de los criterios habituales de Evaluación. Posibilidad de facilitar el diseño de estrategias de intervención conjuntas entre equipos de profesores para mejorar el Rendimiento escolar de sus grupos de alumnos, tras la evaluación. Posibilidad de proporcionar al profesor un conjunto de indicadores que orienten sus actividades de programación, diseño didáctico y evaluación, en orden a aumentar la eficacia del proceso de enseñanza-aprendizaje.

Igualdad de oportunidades.

Averiguar las impresiones de los profesores de EGB y BUP sobre la reimplantación de la selectividad en el curso 1975-76 tras haber sido abolida por la Ley de Educación de 1970; analizar las medias de 50 colegios de Madrid y Guadalajara. 150 Profesores de EGB, 17 de COU, de 50 colegios de Madrid y Guadalajara -capital, provincia-. A partir de algunas preguntas incluidas en el Proyecto Igualdad de Oportunidades se incluyen las respuestas de 150 profesores de EGB y BUP encuestados sobre el tema de la selectividad -pero de EGB a BUP y de éste a la Universidad-. Se pregunta por el criterio de selección, tipo de prueba a aplicar, vigor de la selección y que se deben aplicar y calificar las pruebas. Se presentan respuestas de profesores según distinto nivel -quinto y octavo de EGB, BUP-, tipo de centro -estatal, laico, iglesia-, situación profesional -contratado, numerario, no numerario-. Las preguntas alrededor de la selectividad se consideran variables independientes. Las distintas situaciones profesionales de los profesores son las variables dependientes. Para analizar las medias de los 50 colegios objeto de estudio, se han empleado 4 tests de inteligencia: test de habilidad escolar; test de habilidad general; test de razonamiento formal; test de comprensión verbal. Se ha aplicado después la regresión lineal múltiple. 1) Criterios de selectividad : un tercio proponen criterios diferentes de los normales propuestos en la encuesta -paso a BUP: aprobar octavo, aprobarlo 'bien muy bien', númerus clausus; paso a Universidad: aprobar COU; prueba de selectividad, madurez, numerus clausus-. 2) Procedimientos de selectividad: a) paso a BUP: preferencia por las notas sobre cualquier otra prueba; b) paso a Universidad: igual preferencia -30 por cien- por notas, prueba de madurez, otros procedimientos; c) rechazo unánime, para BUP y Universidad, del numerus clausus. 3) Dónde y quiénes hacen la selección: a) para BUP, en los centros de Básica, por los propios profesores y a través del título de Graduado Escolar; b) para la Universidad, por igual al 30 por cien en la Universidad, en los centros de BUP-COU y por otros procedimientos. Los profesores de centros religiosos son menos partidarios que los laicos de la prueba de madurez -28,41 por ciento-. 4) Rigor en la selección: el 30 por cien rechaza la selectividad, deseando volver a la situación anterior a la primavera de 1976; un 25 por cien dificultaría el título pero facilitaría el ingreso en la Universidad; un 20 por cien dificultaría ingreso y titulación; un 10 por cien escaso dificultaría el ingreso y haría incluso más asequible el título -partidario de la selectividad en sentido estricto-; y una minoría facilitaría ingreso y titulación. El rechazo frontal al numerus clausus, los profesores de BUP consideran buena su selección de alumnos, elevar el nivel, la dificultad de los estudios sin que se limite el acceso -selectividad intraniveles-, la selectividad se centra falsamente en un momento -prueba de madurez-.

Racionalidad del proceso de selección de universitarios : planteamiento de un modelo.

Segunda de la serie de investigaciones cuyo objetivo inicial era encontrar un modelo científico de selección de estudiantes universitarios. Este objetivo se ha abandonado por su inviabilidad y actualmente se pretende determinar las causas y condicionantes del éxito en la Universidad. Objetivos: 1- Seguimiento de los alumnos componentes de la muestra utilizada en la anterior investigación, que durante el curso 1976-77 cursaban el primer año de carrera en los centros universitarios de Zaragoza. 2- Analizar el éxito universitario en función de variables actitudinales, socio-familiares y del rendimiento en los estudios previos a la Universidad. Para la primera parte, 421 alumnos de los 633 utilizados en la primera investigación. Para la segunda parte, se extrajo, mediante muestreo estratificado con afijación proporcional, una muestra representativa de 546 alumnos. Los criterios para establecer los estratos fueron: Facultades, Colegios Universitarios, Escuelas de Magisterio y otras escuelas universitarias. En el estudio de seguimiento, se relacionan, principalmente mediante análisis de regresión lineal múltiple, el rendimiento académico en el primer año de Universidad (variable criterio) con variables aptitudinales, de personalidad, madurez académica y con las pruebas de acceso a la Universidad y sus componentes (variables predictoras). En la segunda parte, se toma como variables dependientes diversos indicadores del rendimiento universitario y como variables independientes variables socio-familiares, actitudinales, de autoconcepto, expectativas y el rendimiento académico en los estudios previos a la Universidad. En el estudio de seguimiento se desprende que el mejor predictor del rendimiento en el primer año de Universidad es el rendimiento previo, medido a través de notas o en pruebas objetivas. En determinados casos (carreras, tipos de estudios) algunas aptitudes mentales y rasgos de personalidad pueden mejorar la capacidad predictiva del rendimiento previo. La segunda investigación, muestra la escasa relación del rendimiento académico con variables como el sexo, status paterno, satisfacción, expectativas académicas y profesionales. El mejor predictor del rendimiento académico futuro parece ser el rendimiento académico previo, aunque deja un alto porcentaje de varianza sin explicar. También aparece una asociación sistemática entre el rendimiento académico y el autoconcepto. Los diversos índices de la prueba de acceso a la Universidad tienen un escaso valor predictivo para el conjunto de todos los estudiantes y todos los tipos de estudio (el 14 de la varianza del primer año de estudio). El examen de Selectividad, tal y como está planteado, no tiene validez predictiva. Es evidente que el sistema de selección universitaria puede ser racionalizado y mejorado considerablemente si se enfoca por áreas, buscando criterios diferenciales de madurez y estableciendo procedimientos que potencien al máximo la capacidad predictiva de cada área.

Repertorio conductual-cognitivo condicionante de los aprendizajes instrumentales en niños deficientes mentales ligeros y programa de entrenamiento.

1- Averiguar cuáles son los procesos cognitivos deficitarios condicionantes de los aprendizajes de la lectura, escritura y cálculo del niño deficiente ligero, analizando, a su vez, las zonas de desarrollo potencial de los mismos. 2- Comprobar la validez de unos programas de desarrollo individual específicamente diseñados para esta investigación, cuya finalidad es lograr unos niveles mínimos en una serie de repertorios cognitivo conductuales condicionantes de ciertos aprendizajes instrumentales. 3- Estudiar la interacción entre estilo cognitivo y programa de intervención. 19 Sujetos (7 mujeres y 12 varones) entre 7 y 9 años, con CI entre 50 y 70. Para cumplimentar el primer objetivo se aplican una serie de pruebas de madurez lectora (Badimale) y se comparan las puntuaciones en los distintos factores de sujetos deficientes ligeros y normales. Para lograr el segundo objetivo se implanta un programa de desarrollo individual y se comparan las puntuaciones pre y post-tratamiento. El diseño experimental corresponde a los diseños pretest-posttest de un sólo grupo. El diseño estadístico es factorial 2x2x2. Las variables definidas son: madurez lectora y estilos cognitivos (independencia-dependencia de campo y reflexivilidad-impulsividad). Tests de inteligencia para determinar el CI de los sujetos: WISC y matrices progresivas de Raven. Pruebas de madurez lectora (pruebas criterio): Badimale y dictado de palabras. Test de conceptos básicos de Boehm. Análisis de correlación: coeficiente de correlación biserial siempre que se operaba con las puntuaciones del test criterio 'dictado de palabras' y, en los demás casos coeficiente de correlación de Pearson. Análisis de regresión lineal múltiple para determinar el porcentaje de varianza que podía ser explicado por los estilos cognitivo y los efectos del tratamiento. Análisis factorial. Pruebas de diferencias de medias. Se observan puntuaciones significativamente más bajas en los niños deficientes en todos los factores de madurez lectora analizados, así como una estructura interna de los mismos diferente. Se observa una mejora significativa en las puntuaciones del posttest despues de la aplicación del programa respecto a las del pretest, aunque al no existir un grupo control no se puede afirmar que esta mejora se deba al tratamiento. De los resultados hallados en esta investigación no se desprende que los efectos beneficiosos obtenidos tras la aplicación del programa de entrenamiento sean transferibles al aprendizaje de la lectura y la escritura.

Análisis y evaluación del rendimiento del BUP-COU en el distrito Universitario de Extremadura durante el decenio 75-85, en función de variables sociogeográficas y académicas.

1.- Analizar las calificaciones obtenidas por los alumnos en los niveles de Bachillerato y COU; 2.- Analizar la capacidad de predicción que poseen las calificaciones; 3.- Determinar si existen ciertos tipos de distribuciones de calificaciones entre los profesores emisores de las mismas. 1.- Se seleccionaron mediante muestreo estratificado el 50 por ciento de los Centros de Bachillerato, correspondiendo 18000 al sector rural, 15000 al intermedio y 16000 al urbano. 2.- Se seleccionaron un tercio de los Centros que impartían COU, mediante muestreo estratificado aleatorio (n=21). Se seleccionaron aleatoriamente 957 protocolos de calificiones de los mismos. 3.- Se seleccionaron 30 profesores del mismo distrito universitario. 1.- Estudio descriptivo, donde se toman como variables independientes el enclave sociogeográfico del Centro, la asignatura o grupo de materias, la convocatoria y el régimen de estudios y como variable dependiente las calificaciones escolares. 2.- Se utilizó un modelo de regresión lineal múltiple por etapas, tomándose como criterio las calificaciones en BUP y como predictores las de EGB, el estrato sociogeográfico, el sexo y el régimen del Centro. 3.- Se analiza la evolución temporal de las calificaciones en la convocatoria de junio.. Actas académicas. Cuestionario elaborado ad/hoc para solicitar ciertos datos de los alumnos. Índices descriptivos: medias, desviaciones típicas y porcentajes. Análisis de varianza para determinar la incidencia de ciertas variables en las calificaciones escolares. Análisis de regresión por etapas (para determinar la capacidad predictiva de las calificaciones en EGB y ciertas variables sobre el BUP). Prueba Chi cuadrado para determinar si las distribuciones de las calificaciones de los profesores se configuran en torno a un patrón más o menos uniforme o peculiar. En la variable convocatoria: más aprobados en junio que en septiembre y la ausencia de calificaciones bien y notable. Variable sociogeográfica: diferencias estadísticamente significativas. Variable curso: los porcentajes de aprobados son menores en primero de BUP, sin diferencias en segundo y homogéneos en tercero y COU. Variable asignatura: en general se observa mayor número de aprobados en Letras, correspondiendo a Ciencias las puntuaciones más bajas. Existe correlación positiva entre las variables independientes de EGB y la variable nota media de BUP; por áreas de conocimiento es ciencias quien mayor correlación posee con la media de BUP, siguiéndola Filología y Matemáticas. Existe analogía en las distribuciones de las calificaciones otorgadas por los profesores sometidos a estudio.. Los análisis de los resultados demuestran que las calificaciones en EGB son buenos predictores del rendimiento en BUP y que los profesores tienden a configurar modelos de calificaciones.

Demanda de Educación Superior y rendimiento académico en la Universidad Autónoma de Madrid.

Análisis, descripción, comprensión y explicación de los procesos de selección Universitaria, centrándose especialmente en el abandono de los estudios. Alumnos matriculados en 1984-85 en primero en la UAM. Se excluyen repetidores y extranjeros. El n= 3655 alumnos de las distintas Facultades y Secciones. Modelo de selección que incluye 4 factores: dificultad objetiva de las carreras, características del alumnado, inserción profesional y limitación de la oferta de plazas. Análisis cuantitativo y cualitativo de los mismos para explicar el fenómeno de la deserción Universitaria. Variables: rendimiento académico, regularidad académica, factores de la oferta y la demanda de Educación, características personales y familiares, trayectoria académica anterior, aspiraciones y expectativas académicas y profesionales del alumnado, condiciones de la realización de los estudios, valoración de las carreras y sus salidas profesionales y variables relacionadas con la deserción Universitaria. Impreso de inscripción de matrícula. Encuestas. Expedientes académicos. Análisis cuantitativos: distribuciones de frecuencias, tablas de contingencia y análisis de regresión lineal múltiple. Análisis cualitativos: análisis de contenido. Los alumnos jóvenes, con buenos expedientes en Secundaria y con dedicación exclusiva al estudio son más frecuentes en Ciencias y Medicina. La valoración por los estudiantes de las posibilidades de empleo, prestigio e ingresos futuros es más positiva, como media, en Derecho y Medicina. El porcentaje de alumnos rechazados de otras opciones académicas es muy alto en Ciencias y Psicología, menor en Letras y prácticamente inexistente en Derecho. La influencia en el rendimiento de las variables personales y familiares es escasa, las escolares, por el contrario, predicen el éxito o el fracaso. Existe relación directa: entre las tasas de abandono y fracaso y la dificultad de las carreras, y entre el porcentaje de alumnos rechazados y el de abandono y repetición. Existe relación inversa: entre el grado de selección a la entrada a la Facultad y la tasa de fracaso académico, y entre las posibilidades de empleo y las tasas de fracaso. La deserción Universitaria es cuantitativamente diferente según las carreras porque las tasas de abandono son menores en aquellas con clara inserción profesional, y cualitativamente porque no son las mismas causas las que conducen a la deserción en diferentes disciplinas. No es posible abordar el estudio de la deserción Universitaria globalmente, ya que la Universidad no es un ente homogéneo. Las carreras son muy diferentes en las formas de acceso y selección, en los públicos que las frecuentan, en la dificultad que imponen los Centros y en las posibilidades de integración en el mundo laboral. Es necesario estudiar aisladamente cada tipo de estudios, debido a la complejidad del tema es insuficiente la utilización de un modelo único como marco de interpretación.

Seguimiento a la selectividad universitaria.

Determinar la validez predictiva de la selectividad y la Enseñanza Secundaria sobre el rendimiento académico y la influencia moduladora de diferentes variables. 417 alumnos de las Universidades de Navarra y Zaragoza (342). VD: 1.- Media de rendimientos académicos, ponderada según convocatorias, durante el primer año académico; 2.- Media de las asignaturas superadas a lo largo de todos los estudios y 3.- Media ponderada según convocatorias, para todos los años de carrera (tres, cinco o seis años), multiplicada por el factor corrector C-T, donde 'C' es el número de asignaturas cursadas y 'T' el número de asignaturas que se deberían de haber cursado según el plan de estudios VI: Expediente secundario, examen de acceso, aptitudes mentales, rasgos de personalidad y madurez académica. Se calcula para cada una de las 101 variables los siguientes índices descriptivos: frecuencia total, media, desviación típica, rango, valor máximo y mínimo y coeficiente de variación. Análisis de correlación entre las variables correspondientes a los rendimientos académicos universitarios y los de las pruebas de acceso. Prueba Chi cuadrado para las variables nominales. Análisis de regresión lineal múltiple para determinar la validez predictiva de las variables. La selectividad y el examen de acceso tienen una escasa capacidad predictiva sobre el rendimiento a lo largo de todos los estudios. La prueba de acceso en conjunto, presenta unas correlaciones con los rendimientos académicos Universitarios idénticos a los que ofrece el expendiente secundario por sí solo. En general, las distintas ecuaciones obtenidas a partir de diferentes variables tienen para la muestra total una capacidad predictiva baja. Se deduce que para una mejor predicción del rendimiento académico Universitario es necesario plantearse una selección específica por tipo de estudios y con procedimientos específicos, aunque se tenga que apoyar en todos los casos en variables de madurez y preparación académicas previas.

Análisis de las causas del fracaso escolar en la UPM.

a) Del estudio piloto: determinar y analizar el estilo de aprendizaje, el nivel de conocimientos, las aptitudes y actitudes, el rendimiento y otras características, etc. de los sujetos que acceden a los estudios de Ingeniería. b) De la segunda parte del estudio: 1.- Determinar el rendimiento cuantitativo de los alumnos, número de sujetos que aprueba el primer curso por convocatorias y años; 2.- Determinar si existe relación entre el índice de suspensos y aptitudes diferenciales; 3.- Detectar qué materias son más difíciles para los alumnos a través de los resultados; 4.- Analizar áreas de influencia en el rendimiento académico bajo y 5.- Comprobar la utilidad del método de análisis para detectar causas de fracaso. a) 105 sujetos de la Escuela de Ingenieros de Minas y 93 de la de Ingenieros Industriales de la UPM; b) Debido al abandono antes de finalizar el primer curso, la muestra quedó reducida a 177 sujetos, 90 de Minas y 87 de Industriales. a) Pretest, medición de las variables personalidad, estilo de aprendizaje, aptitudes específicas, hábitos de estudios, datos personales, familiares, sociales, académicos y motivacionales. b) variable criterio el rendimiento académico de los alumnos, variables predictivas el nivel de conocimientos al inicio de la carrera, el desarrollo académico del curso, aptitudes específicas y aspectos familiares. Test D-70, DAT, cuestionario de personalidad 16 PF, inventario de estilos de aprendizaje (IEA), encuesta elaborada ad-hoc de datos personales, prueba de perfil de conocimientos, calificaciones de los sujetos y protocolo de entrevista estructurado. a) Índices descriptivos; b) Análisis de regresión lineal múltiple. a) Los alumnos que acceden a estos estudios se caracterizan por tener mayoritariamente estilos de aprendizaje convergente y asimilador, unas calificaciones académicas similares o superiores a la media nacional, y un bajo nivel de conocimientos en las distintas materias. b) El de abandonos en el primer curso es 10.6 por ciento (6.45 Industriales y 13.3 Minas). El primer curso lo superan en un sólo año el 22.39 por ciento. En dos el 29.85 por ciento y en más de dos el 47.76 por ciento. Las asignaturas más difíciles son: Cálculo y Álgebra para Industriales, y Álgebra y Química para Minas. Los indicadores que predicen con gran fiabilidad el éxito académico final son los exámenes parciales. No se encuentran relaciones significativas entre el índice de éxito o fracaso en determinadas asignaturas y las aptitudes específicas de los sujetos a excepción de la aptitud numérica y razonamiento espacial. El método de análisis utilizado resulta válido para detectar causas de fracaso académico en la Universidad Politécnica por lo que se puede hacer extensible a otras investigaciones y muestras más amplias de todas las Ingenierías.