Impacto del rendimiento académico de primer semestre en el abandono de primer año

• Alfonsa García ^[1] ; Ana I. Lías ^[1] ; Luis M. Pozo ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Actas de las Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI), ISSN 2531-0607, Nº. 2, 2017 (Ejemplar dedicado a: Actas de las XXIII Jornadas sobre Enseñanza Universitaria de la Informática (Cáceres, 5, 6 y 7 de julio de 2017)), ISBN 978-84-697-4267-9
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    El objetivo de este trabajo es presentar una propuesta sostenible para el seguimiento y evaluación sistemáti- ca del abandono de primer curso en titulaciones relacionadas con la Ingeniería Informática, basada en el tratamiento automático de la información disponi- ble en la universidad. En trabajos previos se ha desa- rrollado una aplicación informática online, ASIA 1a (Aplicación para el Seguimiento Institucional del Abandono de primer año). Usando esta aplicación, se puede analizar el impacto sobre el abandono de diferentes variables. En particular, se ha constatado que uno de los mejores predictores del abandono es el rendimiento académico de primer año. Pero esta variable se conoce demasiado tarde para poder adop- tar medidas preventivas. El estudio presentado ahora demuestra que se puede predecir el abandono de primer año a partir de los resultados académicos de las asignaturas de primer semestre, con la ventaja de que esta información se conoce antes. Se concluye que es posible, mediante el tratamiento automático de la información, hacer un seguimiento del proceso de integración de los estudiantes de primer año, evaluar la eficacia de los programas de acogida e identificar alumnos en riesgo de abandono, con el fin de propo- ner acciones específicas .

  • English

    The goal in this work is to present a sustainable proposal to assess first-year drop-out, in Computer Engineering degrees, based on the systems for auto- matic treatment of information. An online computer application, ASIA 1a (Aplicación para el Seguimiento Institucional del Abandono de primer año), was previously developed, and it has been used to analyze the impact of several different variables on the first- year drop-out rate. It has been observed, in particular, that one of the best predictors of drop-out is academic performance throughout the first year. Unfortunately, this information gets to be known too late to be able to take remedial actions. The present study shows that first-year drop-out can be reliably predicted using only the academic results of courses in the first se- mester, which are known much earlier. One may thus conclude that it is possible to keep track of the inte- gration process of first-year students by using the automatic means of treatment of the information available on them, thus evaluating the efficiency of the welcoming programs, and identifying the stu- dents most likely to drop out in order to propose measures to avoid it.