Resumen de Asia1a, herramienta en línea para analizar el abandono universitario

Ana Belén Bernardo Gutiérrez, María Esteban García, Alfonsa García López , Luis José Rodríguez Muñiz

• español

  El abandono académico es un problema que preocupa a todas las universidades. En España, las tasas de abandono oscilan entre el 30 y el 50%, según datos de la Conferencia de Rectores.  Por ello, muchas instituciones estudian las causas del abandono y desarrollan programas de retención, con frecuencia dirigidos a los estudiantes de nuevo ingreso, ya que numerosos estudios confirman que el mayor porcentaje de abandono se concentra en el primer año de carrera. En este trabajo se presenta la aplicación informática en línea ASIA1a y los resultados de su aplicación, para el diagnóstico del problema del abandono de primer año, en las titulaciones de grado de la Universidad de Oviedo. El uso de ASIA1a ha permitido detectar la nota de acceso y el rendimiento académico como variables significativas e identificar las titulaciones que requieren un análisis más profundo. Como consecuencia, el grado en Derecho ha sido estudiado en detalle, con el paquete estadístico SPSS, identificando el número de créditos superados el primer año como el mejor predictor de la permanencia. Se concluye que ASIA1a favorece la toma de decisiones, por parte de la Administración Educativa, ya que permite la evaluación sistemática del indicador de calidad Tasa de permanencia y del impacto sobre dicho indicador de los programas de retención implementados. Así mismo permite identificar las variables con mayor influencia en el abandono y las titulaciones que requieren un mayor seguimiento, sentando las bases para guiar la acción orientadora y favoreciendo la eficacia de las intervenciones realizadas en este sentido.

• català

  L’abandonament acadèmic és un problema que preocupa a totes les universitats. A Espanya, les taxes d’abandonament oscil·len entre el 30 i el 50%, segons les dades de la Conferència de Rectors.  Per això, moltes institucions estudien les causes de l’abandonament i desenvolupen programes de retenció, sobretot dirigits als estudiants de nou ingrés, ja que nombrosos estudis confirmen que el percentatge més gran d’abandonament es concentra en el primer any de carrera.En aquest treball es presenta l’aplicació informàtica en línia ASIA1a i els resultats de la seva aplicació per trobar el diagnòstic del problema de l’abandonament de primer any en les titulacions de grau de la Universidad de Oviedo. L’ús d’ASIA1a ha permès detectar la nota d’accés i el rendiment acadèmic com a variables significatives i identificar les titulacions que requereixen una anàlisi més profunda. Com a conseqüència, el grau en Dret s’ha estudiat amb detall amb el paquet estadístic SPSS, identificant el nombre de crèdits superats el primer any com a principal predictor de la permanència. Es conclou que ASIA1a afavoreix la presa de decisions, per part de l’Administració Educativa, ja que permet l’avaluació sistemàtica de l’indicador de qualitat Taxa de permanència i de l’impacte sobre l’esmentat indicador dels programes de retenció implementats. Així mateix, permet identificar les variables amb major influència en l’abandonament i les titulacions que requereixen un seguiment més gran, assentant les bases per guiar l’acció orientadora i afavorint l’eficàcia de les intervencions realitzades en aquest sentit.

• English

  All higher education institutions are concerned about dropout. In Spain, dropout rates fluctuate between 30 and 50%, according to data from the Spanish Universities Rectors Conference. Therefore, many universities perform studies to analyse its causes and develop retention programs, often fostering and counseling their freshmen, since numerous studies confirm that the highest dropout rates correspond to first-year students. This paper presents the online software ASIA1a and the results obtained by applying it in order to facilitate the diagnosis of the first-year dropout problem at the Oviedo University. Using ASIA1a, we have detected the score for access to university and academic achievement as significant variables and identified those degrees that require more in-depth diagnosis, therefore further analysis about Law degree have been implemented using SPSS statistical package, identifying the number of credits passed as the best predictor of student persistence. ASIA1a favors the decision-making process to be developed by the Educational Administration, in order to improve retention, with the systematic evaluation of the persistence rate, and the impact on this indicator of retention programs. Furthermore, it allows to identify the more relevant variables and those degrees that need further study, laying the foundation that should direct the student guiding actions and promoting the effectiveness of these interventions.