El correcto seguimiento del rendimiento académico de los alumnos de educación superior es relevante porque permite conocer si los objetivos previstos por las instituciones se logran con calidad. El término rendimiento académico comprende resultados inmediatos o internos (como las calificaciones obtenidas), resultados diferidos o externos (como la aplicación de las competencias profesionales en el ámbito laboral) y factores personales, sociales e institucionales que determinan esos resultados. Los sistemas de información pueden apoyar en la toma de decisiones y en la implementación de estrategias para mejorar el rendimiento académico de los alumnos si generan información sobre factores personales, sociales e institucionales. El Instituto Tecnológico de Querétaro (ITQ), a través del programa de Educación Presencial a Distancia (EPaD), tiene el objetivo de ampliar la cobertura educativa en el
estado de Querétaro. Las EPaDs hacen uso del Sistema Integral de Información (SII) centralizado del ITQ que solo genera datos sobre el rendimiento académico inmediato o interno. Sin embargo, el SII no brinda información relativa a los resultados diferidos o externos y mucho menos sobre los factores personales, sociales e institucionales. A través del método de Investigación Basada en Diseño que admite el uso de técnicas e instrumentos mixtos de compilación de datos, se está construyendo un sistema de información que integra la información de los tutores educativos a través de un protocolo institucional.
4. 142
El correcto seguimiento del
rendimiento académico de los alumnos
de educación superior es relevante
porque permite conocer si los objetivos
previstos por las instituciones se logran
con calidad. El término rendimiento
académico comprende resultados
inmediatos o internos (como las
calificaciones obtenidas), resultados
diferidos o externos (como la aplicación
de las competencias profesionales en el
ámbito laboral) y factores personales,
sociales e institucionales que
determinan esos resultados. Los
sistemas de información pueden apoyar
en la toma de decisiones y en la
implementación de estrategias para
mejorar el rendimiento académico de los
alumnos si generan información sobre
factores personales, sociales e
institucionales. El Instituto Tecnológico
de Querétaro (ITQ), a través del
programa de Educación Presencial a
Distancia (EPaD), tiene el objetivo de
ampliar la cobertura educativa en el
estado de Querétaro. Las EPaDs hacen
uso del Sistema Integral de Información
(SII) centralizado del ITQ que solo
genera datos sobre el rendimiento
académico inmediato o interno. Sin
embargo, el SII no brinda información
relativa a los resultados diferidos o
externos y mucho menos sobre los
factores personales, sociales e
institucionales. A través del método de
Investigación Basada en Diseño que
admite el uso de técnicas e instrumentos
mixtos de compilación de datos, se está
construyendo un sistema de información
que integra la información de los tutores
educativos a través de un protocolo
institucional.
rendimiento escolar,
gestión educativa, tecnología educativa,
educación superior, sistemas de
información.
5. 143
El Instituto Tecnológico de Querétaro (ITQ) ha implementado el programa de
Educación Presencial a Distancia (EPaD), el cual tiene la finalidad de ampliar la cobertura
de educación superior en el estado de Querétaro. Este programa inició sus actividades
en el 2010, siendo el municipio de Tolimán el primero en implementarlo. Desde su inicio,
todo lo referente a la parte administrativa y académica se ha llevado bajo el uso del
Sistema Integral de Información (SII) perteneciente al ITQ, el cual permite dar de alta a
los estudiantes y llevar el registro de sus calificaciones durante su estancia académica.
Este sistema permite conocer el avance reticular de los estudiantes de una forma
general, pero no es suficiente para tener un historial de datos que nos permita realizar
un análisis sobre los factores que han influenciado en su rendimiento académico. De
hecho, hasta la fecha, no se cuenta con información precisa sobre cuántos alumnos se
han dado de baja, las razones de esas bajas, qué materias han tenido mayor porcentaje
de reprobación, entre otras cosas. Esto ha dado pie a la toma de decisiones
institucionales sin información precisa. El resultado ha sido que no se pueden
implementar estrategias eficientes y aún no se ha obtenido un nivel de calidad educativa
deseable.
El correcto seguimiento del rendimiento académico de los alumnos de educación
superior es relevante porque permite conocer si los objetivos previstos por las
instituciones se logran con calidad y eficiencia (Rodríguez, Fita, & Torrado, 2003).
El término rendimiento académico comprende resultados inmediatos o internos
(como las calificaciones obtenidas), resultados diferidos o externos (como la aplicación
de las competencias profesionales en el ámbito laboral) y factores personales, sociales
e institucionales que determinan esos resultados (de Miguel et al., 2002).
Los sistemas de información pueden apoyar en la toma de decisiones y la
implementación de estrategias para mejorar el rendimiento académico, siempre y cuando
contemplen los tipos de resultados y los factores de influencia antes mencionados.
El Instituto Tecnológico de Querétaro (ITQ), a través del programa de Educación
Presencial a Distancia (EPaD), tiene el objetivo de ampliar la cobertura educativa en
6. 144
comunidades rurales del estado de Querétaro. Para cumplir con las tareas de
seguimiento académico, las EPaDs hacen uso del Sistema Integral de Información (SII)
centralizado del ITQ para el control de la información de los estudiantes en cuanto a
cuestiones académicas y administrativas.
Sin embargo, el SII no brinda información relativa a los resultados diferidos o
externos y mucho menos sobre los factores personales, sociales e institucionales que
determinan el rendimiento académico de los alumnos. Por lo anterior, no se puede
obtener información relevante para que la institución tome decisiones acertadas sobre el
apoyo que requieren los estudiantes para alcanzar un nivel académico alto. Asimismo,
esta falta de información, y la incapacidad institucional de tomar decisiones acertadas,
impacta tarde o temprano en la calidad educativa del Instituto Tecnológico de Querétaro,
Unidad Tolimán.
Torres y Rodríguez (Torres & Rodríguez, 2006) consideran que el rendimiento
académico es el nivel de conocimientos demostrado en un área o materia comparado
con la norma (edad y nivel académico). Así, tal rendimiento no es sinónimo de capacidad
intelectual, ni de las aptitudes ni de las competencias. Sin embargo, otras investigaciones
realizadas como la de Gutiérrez y Matiz (Gutiérrez & Matiz, 2010), mencionan que el
rendimiento académico entendido como la relación entre el proceso de aprendizaje y sus
resultados tangibles en valores predeterminados, es un tema determinante en el ámbito
de la educación superior por sus implicaciones en el cumplimiento de la función formativa
de las instituciones educativas y el proyecto educativo de los estudiantes. Un análisis
enfocado en este tema en particular ayuda a una labor exitosa en la formación
profesional dentro de la institución y a nivel individual de los estudiantes.
El rendimiento académico del alumnado universitario es un factor imprescindible
en el abordaje del tema de la calidad de la educación superior, debido a que es un
indicador que permite una aproximación a la realidad educativa (de Miguel et al., 2002).
Tener un conocimiento preciso sobre el rendimiento académico de los estudiantes de
nivel superior es un indicador clave en la calidad.
7. 145
Últimamente las autoridades universitarias han mostrado un interés particular por
los resultados académicos de sus estudiantes, puesto que un indicador de la calidad
educativa reside en este aspecto. Por eso, cada día es más común que dentro de los
análisis de la calidad educativa, se incluyan resultados de investigación sobre el
rendimiento académico de los estudiantes, y procesos de toma de decisiones a partir de
esos resultados. El objetivo es construir un sistema educativo más justo y eficiente
basado en datos empíricos (Garbanzo, 2007).
En la actualidad, la presencia de las tecnologías de información y comunicación
(TIC) en la educación ha impulsado la generación de nuevos modelos y métodos
educativos para aprovechar de forma adecuada las potencialidades de la tecnología
(Garduño, 2008).
Entre esas nuevas tecnologías se encuentran los sistemas de información (SI).
Un SI es una combinación organizada de personas, hardware, software, redes de
comunicaciones y recursos de datos que reúne, transforma y disemina información en
una organización (O’ Brien, 2006).
Actualmente los SI se han convertido en poderosas herramientas integrales, en línea e
interactivas, que sostienen día a día varios procesos institucionales en las
organizaciones, y que suministran una plataforma de información necesaria para la toma
de decisiones adecuadas (Suárez, 2011).
Entre los distintos SI que existen en el mercado, destacan los Sistemas de Soporte
a las Decisiones (Decision Support System - DSS) porque son sistemas interactivos
provistos de programas y herramientas para ayudar a los responsables de la toma de
decisiones a utilizar tecnologías de comunicaciones, datos, documentos, conocimiento
y/o modelos para identificar y resolver problemas, para completar tareas del proceso de
decisión y para tomar decisiones (Prieto & Martínez, 2004).
Los DSS acceden, manipulan y analizan la información contenida en los
almacenes de datos a través de herramientas como OLAP (On-line Analytical
Processing) y minería de datos. El término OLAP se puede definir como el proceso
interactivo para crear, mantener, analizar, visualizar y realizar informes sobre los datos.
El análisis que se realiza con esta herramienta consiste en hacer una combinación de
las distintas áreas de la organización, que nos permita ubicar ciertos tipos de información
8. 146
que revelen el comportamiento de la misma (Fujishima, Nakashima, & Yamaguchi, 2017;
Ying-Ping & Hu, 2017).
Mientras tanto, las herramientas de minería de datos permiten describir y predecir
posibles patrones, tendencias o comportamientos de la organización mediante la
aplicación de técnicas y algoritmos de análisis de datos especializados, ayudando al
experto a tomar decisiones con base en un conocimiento que está inmerso en los datos
y es difícil comprenderlo a simple vista (Moscoso-Zea & Lujan-Mora, 2016).
Todo lo antes mencionado va relacionado con un término muy utilizado en el
sector privado conocido como inteligencia de negocios, que se define como la habilidad
corporativa para tomar decisiones (Rosado & Rico, 2010). Esto se logra mediante el uso
de métodos, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar, transformar datos,
y aplicar en ellos técnicas analíticas de extracción de conocimiento (Parr, 2000). Adaptar
este concepto al sector público, en específico a la educación, permite obtener
conocimiento para la mejora en la calidad de los sistemas educativos (Sluijter & Otten,
2017).
Por todo lo anterior, la pregunta de investigación que guía este estudio es ¿cómo
se puede diseñar un sistema de información para el ITQ Unidad Tolimán que provea
datos de carácter diferido o externo (como la aplicación de las competencias
profesionales en el ámbito laboral), y datos de factores personales, sociales e
institucionales, que suelen determinar el buen rendimiento académico?
El objetivo de esta investigación en curso es, por lo tanto, construir un SI capaz
de integrar la información de los tutores educativos a través de un protocolo institucional,
puesto que estos obtienen frecuentemente información sobre los factores personales,
sociales e institucionales que determinan el rendimiento educativo de los alumnos del
ITQ.
Para lograr lo anterior, la investigación se está conduciendo con el método de
Investigación Basada en Diseño (IBD). La IBD se basa en fases generales, flexibles y
versátiles para diseñar, desarrollar, aplicar y evaluar intervenciones educativas (ya sean
9. 147
programas, estrategias o los materiales de enseñanza-aprendizaje, productos y
sistemas) (ver Figura 1).
El objetivo de la IBD es resolver problemas complejos de la práctica educativa y,
al mismo tiempo, obtener principios de investigación que mejoren nuestro conocimiento
sobre las características de esas intervenciones y sobre los procesos de diseño y
desarrollo de las misma (Nieveen & Plomp, 2013; Plomp & Nieveen, 2007).
Figura 1. Fases generales de la IBD en esta investigación.
Fuente: elaboración propia.
La Tabla 1 muestra las fases y actividades de investigación previstas.
Tabla 1. Fases y actividades de investigación.
Fase Actividad
Análisis Investigación documental sobre rendimiento
académico.
Identificación Aplicación de encuestas y entrevistas en profundidad
entre la comunidad del ITQ.
Diseño Construcción del prototipo de SI: almacén de datos,
plataforma web, adaptación a dispositivos móviles,
visualización gráfica.
Implementación Pruebas de funcionalidad del prototipo.
10. 148
Tabla 1. Fases y actividades de investigación.
Fase Actividad
Evaluación Valoración cuantitativa y cualitativa.
Actualmente se está desarrollando la fase de Análisis de la investigación. Esta
fase ha permitido identificar varios agentes fundamentales para diseñar el SI. A partir de
ese hallazgo se ha bosquejado un proceso de implementación prototípica del sistema de
información para el seguimiento del rendimiento académico.
Primero encontramos la figura del tutor, quien tiene interacción directa con el
estudiante y por medio de distintos dispositivos (PC, laptop, Tablet o Smartphone)
compatibles con el sistema, podría registrar información relevante. Esta información se
enviaría al servidor, donde se hospedaría el sistema, y también se almacenaría en el
data warehouse (almacén de datos), que estaría hospedado en ese servidor.
Esta información almacenada, sería analizada a través de un OLAP de acuerdo
con indicadores previamente definidos. La información sería mostrada de una forma
clara, a través de otra interfaz, con gráficas y reportes, los cuales pueden ser visualizadas
por los directivos mediante los dispositivos ya antes mencionados (ver Figura 2).
Figura 2. Componentes del SI para el Seguimiento al Rendimiento Académico.
11. 149
Fuente: elaboración propia.
Esto permitiría la toma de decisiones e implantación de estrategias con base al
conocimiento generado por el sistema de acuerdo a la información que se le proporciona.
Como resultado de esta investigación se obtendrá un análisis sobre la viabilidad
del uso de datos transformados en información, que permita tener conocimiento respecto
a el seguimiento académico de los estudiantes de nivel superior del Instituto Tecnológico
de Querétaro Unidad Tolimán, para el apoyo en la toma de decisiones a nivel directivo y
docente, mediante la implementación de un sistema de información propio y enfocado
para este fin.
Todo esto enfocado implementación de estrategias para mejorar el rendimiento
académico de los estudiantes, que permita a la institución ofrecer mayor calidad en la
educación y de esta manera cumplir con sus objetivos en la formación de profesionales
íntegros que fortalezcan el crecimiento de la sociedad.
Esta investigación no solo puede enfocarse a una institución en específico, puede
adaptarse a otras universidades o institutos menor nivel escolar. Debido a que los
componentes que intervienen son particularmente los mismos, con diferencias en el
contexto que se verán reflejadas en los distintos análisis que se realicen. Tomar
decisiones adecuadas e Implementar estrategias con base un conocimiento generado
por información histórica desde niveles básicos dentro de la educación, apoya a resolver
distintas problemáticas en los estudiantes, que si no son atendidas a tiempo, cargan con
ellas durante su vida académica, si antes no es truncada, en un corto tiempo, por las
mismas.
De Miguel, M., Apodaca, P., Arias, J. M., Escudero, T., Rodríguez, S., & Vidal, J. (2002).
Evaluación del Rendimiento en la Enseñanza Superior. Comparación de resultados
entre alumnos procedentes de la LOGSE y del COU. Revista de Investigacion
Educativa, 20(2), 357–383.
12. 150
Fujishima, E., Nakashima, K., & Yamaguchi, S. (2017). Performance improvement of I/O
intensive OLAP with dynamic control of file storing location. En Proceedings of the
11th International Conference on Ubiquitous Information Management and
Communication, IMCOM 2017. https://doi.org/10.1145/3022227.3022305
Garbanzo, G. M. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes
universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública.
Educación, 31(1), 43–63. https://doi.org/10.15517/revedu.v31i1.1252
Garduño, R. (2008). Las tecnologías y la Educación Superior a Distancia en México.
Revista Digital Universitaria, 1–16.
Gutiérrez, I., & Matiz, J. (2010). Rendimiento académico de los estudiantes de pregrado
de la Universidad EAFIT. Perspectiva cuantitativa. Grupo de estudios en economía
y empresa, 158. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2010.01.003
Moscoso-Zea, O., & Lujan-Mora, S. (2016). Educational data mining: An holistic view |
Minería de Datos Educacionales: una visión holística. En Iberian Conference on
Information Systems and Technologies, CISTI (Vol. 2016–July).
https://doi.org/10.1109/CISTI.2016.7521411
Nieveen, N., & Plomp, T. (2013). Educational Design Research, 206.
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3185-5_11
O’ Brien, J. (2006). Sistemas de Información Gerencial (4a ed.). McGraw-
Hill/Interamericana.
Parr, O. (2000). Data mining cookbook: modeling data for marketing, risk and customer
relationship management (1a ed.). New York.
Plomp, T., & Nieveen, N. (Eds.). (2007). An Introduction to Educational Design
Research. Shanghai: SLO-Netherlands institute for curriculum development.
Recuperado a partir de http://downloads.slo.nl/Documenten/educational-design-
research-part-a.pdf
Prieto, A., & Martínez, M. (2004). Sistemas de información en las organizaciones: Una
alternativa para mejorar la productividad gerencial en las pequeñas y medianas
13. 151
empresas. Revista de Ciencias Sociales, X(2), 322–337.
Rodríguez, S., Fita, E., & Torrado, M. (2003). El Rendimiento Académico en la
transición secundaria - universidad. Revista de Educación, 334, 391–414.
Rosado, A., & Rico, D. (2010). Inteligencia de Negocios: Estado del arte. Scientia et
Technica Año XVI, 44(44), 321–326.
Sluijter, J., & Otten, M. (2017). Business intelligence (BI) for personalized student
dashboards. En ACM International Conference Proceeding Series (Vol. Part
F1267). https://doi.org/10.1145/3027385.3029458
Suárez, D. (2011). Influencia de los sistemas de información en las organizaciones.
Revista Pensamiento Americano, 2(6).
Torres, L., & Rodríguez, N. (2006). Rendimiento académico y contexto familiar en
estudiantes universitarios. Enseñanza e Investigación en Psicología, 11(2), 255–
270. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.15665/rj.v10i1.295
Ying-Ping, A., & Hu, J. (2017). OLAP application in enterprise marketing management
system. En 2016 3rd International Conference on Systems and Informatics, ICSAI
2016. https://doi.org/10.1109/ICSAI.2016.7811022