1
00:00:00,149 --> 00:00:06,149
[Orador 1]: Hola, mi nombre es Alfonso García, soy
coordinadora del grupo GIEMATIC de la

2
00:00:06,149 --> 00:00:12,149
Universidad Politécnica de Madrid y voy a
presentaros la aplicación ASIA, aplicación

3
00:00:12,149 --> 00:00:18,492
para el seguimiento institucional del
abandono.

4
00:00:18,692 --> 00:00:22,193
Primero contaré un poquito los
antecedentes, hablaré de la tasa de

5
00:00:22,193 --> 00:00:26,179
permanencia como indicador de calidad,
presentaré la aplicación ASIA y haré

6
00:00:26,179 --> 00:00:27,179
algunas propuestas.

7
00:00:27,183 --> 00:00:31,851
El problema del abandono universitario,
del abandono académico, es un problema que

8
00:00:31,851 --> 00:00:36,231
preocupa a todas las universidades tanto
por lo que supone de frustración del

9
00:00:36,231 --> 00:00:40,611
individuo que abandona como por lo que
supone de pérdidas de recursos para la

10
00:00:40,611 --> 00:00:45,222
sociedad La Unión Europea ha propuesto que
para el año 2020 las tasas de abandono

11
00:00:45,222 --> 00:00:49,890
tienen que estar por debajo del 10% Las
universidades españolas aún están lejos de

12
00:00:49,890 --> 00:00:50,890
ese objetivo

13
00:00:50,858 --> 00:00:55,042
El abandono universitario se lleva
estudiando desde hace ya más de 30 años y

14
00:00:55,042 --> 00:00:59,561
hay cosas que ya sabemos Ya sabemos, por
ejemplo, que el mayor abandono se produce

15
00:00:59,561 --> 00:01:03,690
el primer año de contacto con la
universidad y sabemos que se suele asociar

16
00:01:03,690 --> 00:01:08,042
este abandono de primer año a dificultades
de integración tanto dificultades de

17
00:01:08,042 --> 00:01:11,948
integración académica por mala formación
previa o poco rendimiento como

18
00:01:11,948 --> 00:01:13,625
dificultades de integración social

19
00:01:13,825 --> 00:01:18,296
La Universidad Politécnica de Madrid, en
los últimos años, no solamente ha estado

20
00:01:18,296 --> 00:01:22,600
preocupada por el problema del abandono,
sino que también ha estado ocupada en

21
00:01:22,600 --> 00:01:24,501
analizar el problema del abandono.

22
00:01:24,701 --> 00:01:28,179
De hecho, ha liderado un proyecto de la
Unión Europea, un proyecto alfa, el

23
00:01:28,179 --> 00:01:32,033
proyecto Guía, en el que han participado
un buen número de universidades europeas y

24
00:01:32,033 --> 00:01:32,973
americanas.

25
00:01:33,173 --> 00:01:36,238
Y después, a nivel interno, ha financiado
dos proyectos transversales.

26
00:01:36,438 --> 00:01:40,934
El proyecto, el primero de ellos, análisis
del absentismo y abandono en las

27
00:01:40,934 --> 00:01:45,369
titulaciones de grado de la UPM se llevó a
cabo durante el curso 11-12, la

28
00:01:45,369 --> 00:01:49,683
coordinadora fue Ana Casaravilla y fue un
proyecto transversal en el que

29
00:01:49,683 --> 00:01:54,543
participaron siete GIEs En este proyecto
se analizó de modo exhaustivo la cohorte

30
00:01:54,543 --> 00:01:57,483
de alumnos de acceso a la universidad del
curso 10-11

31
00:01:57,683 --> 00:02:02,528
tanto analizando los datos objetivos que
obraban en poder de la propia universidad

32
00:02:02,528 --> 00:02:06,656
como mediante encuestas telefónicas,
entrevistas, recogida de datos de

33
00:02:06,656 --> 00:02:11,024
asistencia a clases de la población de
abandono y, en fin, a partir de ese

34
00:02:11,024 --> 00:02:15,810
estudio tan exhaustivo se llegaron a una
serie de conclusiones Se estableció, por

35
00:02:15,810 --> 00:02:20,197
ejemplo, una clara relación entre el
asentismo escolar y el abandono académico

36
00:02:20,397 --> 00:02:25,172
Entonces se hizo una selección de
profesores que tenían muy poco asentismo

37
00:02:25,172 --> 00:02:29,687
en sus aulas y basándose en las
entrevistas de la experiencia de estos

38
00:02:29,687 --> 00:02:34,724
profesores se diseñaron una serie de
propuestas para intentar bajar la tasa de

39
00:02:34,724 --> 00:02:35,724
abandono

40
00:02:35,686 --> 00:02:40,819
Este proyecto tuvo una continuación que
duró dos años, entre el 2002 y el 2014 El

41
00:02:40,819 --> 00:02:46,146
proyecto titulado el índice de permanencia
como criterio de calidad y propuesta para

42
00:02:46,146 --> 00:02:50,766
rebajar las tasas de abandono que fue
coordinado por mí misma y en el que

43
00:02:50,766 --> 00:02:56,028
participaron seis GIEs En ese proyecto se
decidió definir la tasa de permanencia un

44
00:02:56,028 --> 00:02:57,862
año como un indicador de calidad

45
00:02:58,062 --> 00:03:00,086
y hacer propuestas para mejorar ese
indicador.

46
00:03:00,286 --> 00:03:02,851
¿Por qué definir este indicador de
calidad?

47
00:03:03,051 --> 00:03:06,688
En primer lugar, porque es un indicador
significativo, ya que hemos dicho que la

48
00:03:06,688 --> 00:03:09,082
mayor parte del abandono se produce en el
primer año.

49
00:03:09,282 --> 00:03:15,019
Después, un indicador objetivo, porque se
puede medir con los datos que obran en

50
00:03:15,019 --> 00:03:17,336
poder de la propia universidad.

51
00:03:17,536 --> 00:03:21,367
Estudios como el que se había hecho en el
proyecto anterior con entrevistas y

52
00:03:21,367 --> 00:03:25,349
encuestas telefónicas requieren de una
disposición presupuestaria extraordinaria

53
00:03:25,349 --> 00:03:29,432
es necesario poder hacer un seguimiento
sostenible de los indicadores de calidad y

54
00:03:29,432 --> 00:03:33,213
entonces podemos situar esta tasa de
permanencia un año como un indicador de

55
00:03:33,213 --> 00:03:36,692
calidad que permite medir el impacto de
estas medidas que hacen muchas

56
00:03:36,692 --> 00:03:40,674
universidades para intentar mejorar la
integración de los estudiantes los planes

57
00:03:40,674 --> 00:03:44,437
de acogida, los planes de acompañamiento
en el aprendizaje, los planes de tutela

58
00:03:44,637 --> 00:03:49,081
tener un indicador como la tasa de
retención a un año permite medir

59
00:03:49,081 --> 00:03:51,725
claramente el impacto de estas medidas.

60
00:03:51,925 --> 00:03:56,593
Así pues, en ese proyecto se decidió
definir la tasa de permanencia a un año

61
00:03:56,593 --> 00:03:58,032
como indicador de calidad.

62
00:03:58,232 --> 00:03:59,894
¿Cómo se define la tasa de permanencia a
un año?

63
00:04:00,094 --> 00:04:03,854
Pues bien, si denominamos ENI a los
estudiantes de nuevo ingreso, estudiantes

64
00:04:03,854 --> 00:04:07,813
que acceden por primera vez al sistema
universitario y se matriculan en un grado,

65
00:04:07,813 --> 00:04:11,821
en una cierta titulación de grado, en este
caso de la UPM, y miramos a ver de esos

66
00:04:11,821 --> 00:04:12,821
estudiantes

67
00:04:12,768 --> 00:04:15,915
¿Cuáles permanecen al año siguiente en la
misma titulación?

68
00:04:16,115 --> 00:04:19,233
Y a estos los denominamos población de
permanencia Pues bien, la tasa de

69
00:04:19,233 --> 00:04:22,746
retención o de permanencia un año no es
otra cosa que el cociente entre el número

70
00:04:22,746 --> 00:04:26,391
de estudiantes que permanecen en la misma
titulación dividido por el número total de

71
00:04:26,391 --> 00:04:29,948
alumnos que se habían matriculado en dicha
titulación Es un indicador bien claro y

72
00:04:29,948 --> 00:04:30,948
sencillo

73
00:04:30,807 --> 00:04:34,290
Tenemos un problema, la tasa de
permanencia es baja.

74
00:04:34,491 --> 00:04:37,685
Planteamos una serie de actuaciones, lo
que decíamos, planes de acogida, planes de

75
00:04:37,685 --> 00:04:38,685
acompañamiento.

76
00:04:38,534 --> 00:04:42,567
Queremos hacer un análisis del resultado
con el fin de poder hacer propuestas de

77
00:04:42,567 --> 00:04:43,567
mejora.

78
00:04:43,479 --> 00:04:44,721
¿Qué necesitamos?

79
00:04:44,921 --> 00:04:46,502
Necesitamos un instrumento de medida.

80
00:04:46,702 --> 00:04:50,984
Necesitamos un instrumento de medida que
sea lo más sostenible para hacer informes

81
00:04:50,984 --> 00:04:55,426
sucesivos y lo más automático posible, que
pueda elaborar los informes relativos a la

82
00:04:55,426 --> 00:04:58,334
tasa de permanencia de la manera más
automática posible.

83
00:04:58,534 --> 00:04:59,835
Eso pretende Serarsia.

84
00:05:00,035 --> 00:05:04,661
que se encargó en el subproyecto del grupo
Giematic Los requisitos que se estableció,

85
00:05:04,661 --> 00:05:09,011
primero, que tenía que ser una aplicación
online para que distintos profesores y

86
00:05:09,011 --> 00:05:13,582
autoridades de distintos centros pudieran
acceder fácilmente a ello y mirar Después,

87
00:05:13,582 --> 00:05:17,988
tenía que usar bases de datos oficiales de
la universidad, relativos al colectivo

88
00:05:17,988 --> 00:05:22,173
total de alumnos Aquí no se trata de
elegir una muestra de alumnos y hacer un

89
00:05:22,173 --> 00:05:25,974
estudio sobre esa muestra de alumnos sino
se trabaja con todo el colectivo

90
00:05:26,174 --> 00:05:29,990
y como bases de datos, dado que la
universidad tiene obligatoriamente que

91
00:05:29,990 --> 00:05:34,072
mandar sus bases de datos al sistema
integrado de información universitaria se

92
00:05:34,072 --> 00:05:38,366
utilizaron esos documentos, los documentos
que anualmente la universidad remite al

93
00:05:38,366 --> 00:05:42,023
sistema integrado de información
universitaria Además queríamos que la

94
00:05:42,023 --> 00:05:45,946
aplicación fuera intuitiva, fácil de
manejar y con gráficos dinámicos y que

95
00:05:45,946 --> 00:05:50,187
además de decirnos cada año la tasa de
permanencia también nos la relacionara con

96
00:05:50,187 --> 00:05:53,413
variables que en los estudios que hemos
analizado de la literatura

97
00:05:53,613 --> 00:05:58,509
tienen influencia probada en el abandono,
como por ejemplo la nota de acceso a la

98
00:05:58,509 --> 00:06:02,304
universidad la opción de acceso, el
rendimiento académico, etc.

99
00:06:02,504 --> 00:06:07,599
Yo creo que ya sin más preámbulos lo mejor
es que pasemos a presentar la aplicación

100
00:06:07,599 --> 00:06:11,949
ASIA Como he dicho, es una aplicación
online que funciona en internet y

101
00:06:11,949 --> 00:06:14,186
simplemente entramos a la aplicación

102
00:06:14,386 --> 00:06:20,386
Esta es la página inicial de la aplicación
ASIA tiene tres cohortes de alumnos vamos

103
00:06:20,386 --> 00:06:26,386
a pedir de la 12-13 vamos a pedir, entre
las prestaciones que tiene que están aquí,

104
00:06:26,386 --> 00:06:30,673
vamos a pedir generar el informe global de
la universidad

105
00:06:30,873 --> 00:06:35,009
lo que hace con el informe global de la
universidad es en primer lugar nos da una

106
00:06:35,009 --> 00:06:39,250
lista de todas las titulaciones de grado
de la universidad el número de estudiantes

107
00:06:39,250 --> 00:06:42,766
de nuevo ingreso que acceden por primera
vez al sistema universitario

108
00:06:42,766 --> 00:06:46,852
matriculándose en esa titulación y el
número de estudiantes que al año siguiente

109
00:06:46,852 --> 00:06:48,442
se mantienen en la misma titulación

110
00:06:48,642 --> 00:06:53,105
Aquí está el porcentaje de permanencia un
año de cada una de las titulaciones La

111
00:06:53,105 --> 00:06:56,721
media de la UPM es 88,04 que no es
demasiado mala pero hay muchas

112
00:06:56,721 --> 00:07:01,128
titulaciones que están por debajo de la
media Después nos habla como una de las

113
00:07:01,128 --> 00:07:05,084
variables más relacionadas con la
permanencia es la nota de acceso a la

114
00:07:05,084 --> 00:07:09,773
universidad Aquí nos pone el cuadro de las
notas medias de acceso de cada una de las

115
00:07:09,773 --> 00:07:14,237
titulaciones Ojo, no son notas de corte,
son notas medias de acceso de todos los

116
00:07:14,237 --> 00:07:17,012
alumnos de nuevo ingreso matriculados en
la titulación

117
00:07:17,212 --> 00:07:21,598
después nos diferencia la nota media entre
los estudiantes que permanecen en la misma

118
00:07:21,598 --> 00:07:25,462
titulación al segundo año y los que
abandonen nos pone la permanencia según

119
00:07:25,462 --> 00:07:29,326
género, vemos por ejemplo que en la
Universidad Politécnica solo un 30% son

120
00:07:29,326 --> 00:07:33,503
mujeres pero la tasa de permanencia entre
mujeres es 90% por encima de la tasa de

121
00:07:33,503 --> 00:07:37,576
permanencia en hombres que es el 87% nos
pone la permanencia según la opción de

122
00:07:37,576 --> 00:07:40,333
ingreso vemos como en la Politécnica el
70% de los alumnos

123
00:07:40,533 --> 00:07:45,945
entran en la primera opción y entre ellos
el 91% permanece en la misma titulación en

124
00:07:45,945 --> 00:07:50,772
la que se ha matriculado también nos pone
la permanencia según los créditos

125
00:07:50,772 --> 00:07:55,532
aprobados ese primer año por ejemplo,
vemos que más del 70% de los alumnos

126
00:07:55,532 --> 00:08:00,945
aprueban más de 24 créditos y entre ellos
la permanencia es del 96% y finalmente nos

127
00:08:00,945 --> 00:08:05,291
pone el promedio de créditos aprobados
entre la población que permanece

128
00:08:05,491 --> 00:08:06,673
y la que abandona.

129
00:08:06,873 --> 00:08:12,214
La población que abandona su titulación se
va con una media de 12,04 créditos

130
00:08:12,214 --> 00:08:17,689
aprobados mientras que la que permanece
pues aprueba 39,43 créditos que viene a

131
00:08:17,689 --> 00:08:20,497
ser un poco más de la mitad del curso.

132
00:08:20,697 --> 00:08:24,568
Vamos a volver a la pantalla inicial de la
aplicación web y vamos a ver el informe

133
00:08:24,568 --> 00:08:25,568
para una titulación.

134
00:08:25,505 --> 00:08:29,541
pues para una titulación lo que va a hacer
es hacernos un informe totalmente análogo

135
00:08:29,541 --> 00:08:33,287
al anterior analizando lo mismo por
ejemplo vamos a pedirlo, aquí nos aparecen

136
00:08:33,287 --> 00:08:36,837
todas las titulaciones elegimos uno, por
ejemplo ingeniería del software y

137
00:08:36,837 --> 00:08:40,388
generamos el informe nos da un informe
similar al que ha dado para toda la

138
00:08:40,388 --> 00:08:43,890
universidad pero con los datos de esa
titulación comparados con los datos

139
00:08:43,890 --> 00:08:44,890
globales de la UPM

140
00:08:44,843 --> 00:08:49,762
Por ejemplo, vemos que la nota media de
acceso en la titulación de Ingeniería del

141
00:08:49,762 --> 00:08:54,805
Software es 6,81 mientras que en la media
de la UPM es 8,86 Aquí tenemos las notas,

142
00:08:54,805 --> 00:08:59,725
por ejemplo, vemos que en esta titulación
hay bastante menor porcentaje de chicas

143
00:08:59,725 --> 00:09:04,153
que en la media de la UPM, que en el
global de la UPM nos pone también la

144
00:09:04,153 --> 00:09:09,012
permanencia según la opción de acceso El
informe es totalmente análogo pero para

145
00:09:09,012 --> 00:09:10,012
una titulación

146
00:09:09,987 --> 00:09:14,499
Luego, también podemos pedir análisis
según una de las variables, según uno de

147
00:09:14,499 --> 00:09:19,187
los parámetros Cuando accedemos a esta
opción nos aparecen todas las titulaciones

148
00:09:19,187 --> 00:09:23,524
Imaginemos que queremos comparar varias
titulaciones Vamos a elegir algunas

149
00:09:23,524 --> 00:09:28,153
titulaciones Vamos a elegir titulaciones
que están alrededor de la media un poco

150
00:09:28,153 --> 00:09:32,431
por debajo, un poco por encima de la media
Por ejemplo, ingeniería civil y

151
00:09:32,431 --> 00:09:37,178
territorial Ingeniería química, que está
un poco por encima de la media Ingeniería

152
00:09:37,178 --> 00:09:39,420
del software, que ya hemos hablado de ella

153
00:09:39,620 --> 00:09:45,620
y vamos a pedir que nos diga el porcentaje
de abandono en relación con un parámetro,

154
00:09:45,620 --> 00:09:51,500
por ejemplo con el parámetro nota de
acceso a la universidad Entonces generamos

155
00:09:51,500 --> 00:09:56,447
el gráfico y lo que nos da es este gráfico
que vamos a explicarlo

156
00:09:56,647 --> 00:09:59,381
A ver, aquí nos aparece la primera
titulación, Ingeniería Civil y

157
00:09:59,381 --> 00:10:00,236
Territorial.

158
00:10:00,436 --> 00:10:04,260
En esta titulación, el 74% de los
estudiantes tienen una nota de acceso de

159
00:10:04,260 --> 00:10:05,260
más de 9.

160
00:10:05,188 --> 00:10:07,895
74% tienen una nota de acceso de más de 9.

161
00:10:08,095 --> 00:10:13,085
Y de ellos, entre ellos, la tasa de
permanencia es del 94,7%.

162
00:10:13,285 --> 00:10:18,478
tienen un 22,4% de estudiantes que tienen
una nota entre 5 y 7 y entre ellos la tasa

163
00:10:18,478 --> 00:10:23,297
de permanencia es del 79,4 y luego hay
seguramente un estudiante que por algún

164
00:10:23,297 --> 00:10:28,303
motivo extraño porque la nota de corte
está más alta entró con una nota entre 5 y

165
00:10:28,303 --> 00:10:33,246
7 y ese sigue, ese permanece Por ejemplo,
en Ingeniería Química el porcentaje de

166
00:10:33,246 --> 00:10:37,689
alumnos con nota mayor que 9 es un poco
más alto sin embargo, la tasa de

167
00:10:37,689 --> 00:10:40,473
permanencia en este colectivo es un poco
más baja

168
00:10:40,673 --> 00:10:45,103
mientras que en ingeniería del software el
porcentaje de alumnos con buena nota sólo

169
00:10:45,103 --> 00:10:49,373
es un 15% pero entre esos estudiantes la
tasa de permanencia es de un 100% Bueno,

170
00:10:49,373 --> 00:10:53,536
pues eso nos permite hacer comparaciones
Se pueden hacer comparaciones análogas

171
00:10:53,536 --> 00:10:57,753
para cualquiera de los parámetros que se
han tenido en cuenta para cualquiera de

172
00:10:57,753 --> 00:11:00,369
los parámetros utilizados que como vemos,
pues son

173
00:11:00,569 --> 00:11:05,149
el género, la nota de acceso, la opción de
acceso y el número de créditos aprobados

174
00:11:05,149 --> 00:11:09,338
También se puede hacer una consulta con
dos parámetros Esto ya para una sola

175
00:11:09,338 --> 00:11:13,359
titulación porque sino necesitaríamos
tener gráficos tridimensionales Por

176
00:11:13,359 --> 00:11:17,492
ejemplo, podemos hacer para la titulación
esta que hemos estado pidiendo de

177
00:11:17,492 --> 00:11:21,793
Ingeniería del Software podemos pedir que
la variable principal sea la nota de

178
00:11:21,793 --> 00:11:25,260
acceso y la variable secundaria sea el
número de créditos aprobados

179
00:11:25,460 --> 00:11:31,280
entonces generamos el gráfico y este
gráfico que aparece aquí pues lo que vemos

180
00:11:31,280 --> 00:11:37,280
es estamos con una sola titulación vemos
que entre los estudiantes que entraron con

181
00:11:37,280 --> 00:11:43,280
más de 9 tenemos que han aprobado más de
24 créditos el 93,3% de ellos y permanecen

182
00:11:43,280 --> 00:11:49,280
todos ellos, el 100% y han aprobado menos
de 24 créditos concretamente entre 10 y 24

183
00:11:49,280 --> 00:11:53,880
un 6,7% pero estos también permanecen por
ejemplo, entre los que

184
00:11:54,080 --> 00:11:59,833
entraron con una nota entre 5 y 7 tenemos
que el 42% aprobó más de 24 créditos el

185
00:11:59,833 --> 00:12:05,454
36% aprobó menos de 10 entre estos que
aprobaron menos de 10 solo permanecen el

186
00:12:05,454 --> 00:12:11,274
38,9% con esto se puede conjeturar que en
esta titulación la población de abandono

187
00:12:11,274 --> 00:12:17,228
es entre los estudiantes que entraron con
peor nota de acceso con nota entre 5 y 7 y

188
00:12:17,228 --> 00:12:20,762
que además aprobaron una menor cantidad de
créditos

189
00:12:20,962 --> 00:12:25,740
Yo creo que con esto acabamos la
presentación de la aplicación

190
00:12:25,940 --> 00:12:30,323
y volvemos a la presentación simplemente
para acabar presentando algunas propuestas

191
00:12:30,323 --> 00:12:34,065
La aplicación Asia puede ampliar sus
prestaciones de hecho en el propio

192
00:12:34,065 --> 00:12:38,074
proyecto se hicieron algunos estudios
haciendo uso de técnicas de minería de

193
00:12:38,074 --> 00:12:41,922
datos que se podían incorporar a la
aplicación para predecir población en

194
00:12:41,922 --> 00:12:45,771
riesgo de abandono Se pueden promover
actuaciones de manera que luego los

195
00:12:45,771 --> 00:12:49,566
informes y la medición del impacto de
estas actuaciones sea automático y

196
00:12:49,566 --> 00:12:52,875
últimamente estamos trabajando en
colaborar con otras universidades

197
00:12:53,075 --> 00:12:56,784
De hecho, ya hay una copia de la
aplicación Asia para la Universidad de

198
00:12:56,784 --> 00:13:01,024
Oviedo, aparecen sus titulaciones, usa su
base de datos, de momento yo solo tengo

199
00:13:01,024 --> 00:13:05,052
una cohorte de alumnos metida en la
aplicación, y podemos colaborar con otras

200
00:13:05,052 --> 00:13:06,034
universidades.

201
00:13:06,234 --> 00:13:09,696
Lo bueno que tiene la colaboración con
otras universidades para el grupo

202
00:13:09,696 --> 00:13:13,403
Giematic, que es un grupo que está formado
por profesores de matemáticas o de

203
00:13:13,403 --> 00:13:17,207
informática, es que estamos contactando
con el mundo de los psicopedagogos, que

204
00:13:17,207 --> 00:13:20,621
nos está aportando un montón de
sugerencias y nos está dando ideas para

205
00:13:20,621 --> 00:13:21,621
diseñar herramientas

206
00:13:21,577 --> 00:13:26,361
tecnológicas que puedan medir otro tipo de
factores que intervienen en la integración

207
00:13:26,361 --> 00:13:30,861
de los estudiantes de nuevo ingreso Esto
es todo, muchas gracias por su atención