Introducción

El desarrollo económico de cualquier país está relacionado en gran medida con sus capacidades de educar y formar nuevos ingenieros con las habilidades de diseñar e implementar nuevas tecnologías que den solución a los grandes problemas que afectan a la sociedad: la carencia de alimento, la falta de acceso a agua potable, mejores telecomunicaciones y servicios de salud, siempre tomando en cuenta la importancia de proteger al medio ambiente (^{National Academy of Engineering, 2015}). En el caso de que un país no tenga la capacidad de preparar suficientes ingenieros para que puedan encontrar soluciones eficientes a estos problemas, enfrentará rezagos en su desarrollo, y será incapaz de alcanzar un bienestar para sus habitantes (^{Committee on STEM Education, 2013}).

Existe cierto interés entre los estudiantes que están en edad de seleccionar su carrera universitaria para convertirse en ingenieros debido al prestigio que tiene esta área profesional. De igual forma, los avances que se pueden lograr mediante el desarrollo de nuevas tecnologías son una gran motivación para muchos jóvenes al momento de considerar una ingeniería (^{National Academy of Engineering, 2015}). Pero, a pesar de este interés en carreras tecnológicas entre los jóvenes estudiantes, actualmente algunos países como Estados Unidos, Inglaterra, Alemania, Francia y los países más desarrollados de la Unión Europea (^{Erdmann y Schumann, 2010}) enfrentan problemas para poder ocupar los trabajos necesarios para satisfacer sus demandas de creación de tecnología.

En el caso de México, las diferencias en el desarrollo económico y tecnológico que tiene este país con respecto a países del primer mundo hacen que la demanda de nuevos ingenieros sea menor que en los países desarrollados que se mencionaron anteriormente. Sin embargo, al igual que los países más desarrollados, México tiene un gran interés en la preparación de personal altamente capacitado en las áreas de ingeniería para impulsar el desarrollo nacional. Esta predilección en generar más ingenieros queda claramente establecida en las bases del tercer eje del Plan Nacional de Desarrollo 2013-2018 del Gobierno de la República (^{Gobierno de la República, 2013}) y en el Programa Especial de Ciencia, Tecnología e Innovación 2014-2018 (^{Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología [Conacyt], 2014}), los cuales buscan promover el interés de los estudiantes mexicanos en las carreras de ingeniería, así como ofrecer mejores oportunidades a los alumnos que experimentan problemas para terminar su carrera ingenieril debido a deficiencias en su educación preparatoria. Respecto a este último punto, es importante considerar los altos índices de deserción en las carreras de ingeniería en México, ya que aproximadamente 50 % de los estudiantes que ingresaron a estos programas en la última década abandonaron sus estudios o cambiaron de carrera (^{Secretaría de Educación Pública [SEP], 2007}).

Métodos

Esta investigación siguió un diseño multimétodo ya que la información recolectada contenía respuestas que se podían analizar de mejor manera usando métodos cuantitativos, mientras que las respuestas a preguntas abiertas se debían analizar de forma cualitativa (^{Creswell y Clark, 2011}). Al final, los resultados de los análisis cualitativos y cuantitativos se utilizaron de forma independiente para facilitar y presentar la respuesta a la pregunta de investigación de una forma más detallada, pero no se encontraron suficientes conexiones entre estos dos métodos para poder establecer un diseño mixto de investigación (^{Creswell y Clark, 2011}).

Se utilizó la High School Activities, Characteristics, and Influences Survey desarrollada por ^{Porter (2011)}. Esta consta de 64 ítems que preguntan a los estudiantes sobre su preparación académica y los cursos que tomaron en preparatoria (ejemplo: por favor indica todos los cursos de matemáticas que tomaste en la preparatoria.), su nivel de confianza realizando actividades académicas con preguntas tipo Likert (ejemplo: indica tu nivel de confianza en tus habilidades para solucionar problemas complejos de matemáticas.), su situación socioeconómica (ejemplo: ¿cuál es el grado académico más alto obtenido por tus padres?) y algunas preguntas abiertas para recolectar información sobre aspectos familiares y personales (ejemplo: ¿cuál fue la influencia más grande que tuviste para escoger la carrera profesional que deseabas estudiar?). Y fue desarrollada siguiendo la guía para el desarrollo de encuestas en línea de ^{Dillman (2007)}. Además, ha demostrado poder recolectar información para investigaciones similares con éxito, así como ha sido probada estadísticamente para validar su confiabilidad en estudios anteriores (^{Porter, 2011}).

Cabe subrayar que, aunado a lo ya mencionado, esta encuesta fue seleccionada para este estudio debido a la relación que se encontró entre el diseño de algunas de sus preguntas y las teorías establecidas por ^{Lent et al. (1994)} y por ^{Bandura (1986)}. Esto permitió seleccionar las preguntas más relevantes y adecuadas de la encuesta para poder responder de mejor manera la pregunta de investigación propuesta mediante el análisis estadístico, y descartar las preguntas que no aportaban nada al análisis debido a su falta de relación con las teorías establecidas como marco teórico de esta investigación. Al final, se eliminaron 26 preguntas que no estaban relacionadas con las actividades de formación preparatoria que podían influenciar la decisión de los estudiantes de inscribirse en una carrera en específico de acuerdo con el marco teórico que guio a esta investigación (ejemplo: ¿qué tipo de programas de televisión veías mientras estudiabas la preparatoria?).

La encuesta fue distribuida en línea en una universidad pública al sureste de Estados Unidos: 560 participantes la respondieron de forma voluntaria. Estos participantes estaban inscritos en el primer año de diversas carreras relacionadas con la ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. Respecto a cuestiones de género, la muestra estuvo conformado por 322 hombres y 238 mujeres. Ahora bien, la mayoría de los participantes eran caucásicos, con 86 % de la muestra perteneciendo a este grupo étnico y 14 % restante estaba compuesto por afroamericanos, latinos y asiáticos. Cabe señalar que esta distribución tanto étnica como de género representaba al momento de la recolección de la información las características demográficas de toda la universidad de forma correcta, ya que la mayoría de la población total de dicha universidad estaba compuesta por estudiantes caucásicos, y había mayoría de hombres en las carreras. Esta diferencia tan marcada en el género de los estudiantes en las carreras de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas está documentada en la literatura (^{Nicholls et al., 2007}; ^{Ohland et al., 2011}) y, por tanto, era una diferencia esperada en la muestra para este estudio.

Para un mejor análisis que permitiera responder de forma clara a la pregunta de investigación, la información recolectada se clasificó en diferentes grupos de acuerdo a los diferentes niveles de habilidades matemáticas de los participantes (ver tabla 1). Estos grupos permitieron encontrar las diferencias entre participantes con habilidades matemáticas bajas y altas, y facilitaron el análisis de la información y la comparación de los resultados. Asimismo, se utilizó el Clemson Mathematics Placement Test (CMPT) para estimar las habilidades matemáticas de los participantes: se colocó a los participantes con calificación menor de 80 en el grupo de habilidades matemáticas bajas y a los que obtuvieron un 80 o mayor en el grupo de habilidades matemáticas altas.

El CMPT es un examen diagnóstico obligatorio que ubica a los estudiantes de nuevo ingreso en el curso de matemáticas más adecuado según el nivel de sus habilidades matemáticas al ingresar a la universidad. El examen se toma en línea y evalúa las habilidades matemáticas de los estudiantes con una escala del 1 al 100 con incrementos de un punto. Adicionalmente, se separaron los participantes en dos grupos dependiendo de su género para realizar un análisis más a fondo sobre las diferencias que pudieran existir entre mujeres y hombres al momento de seleccionar una ingeniería como su carrera profesional (ver tabla 1).

Se utilizó el software R (^{R Development Core Team, 2012}) para correr pruebas estadísticas con los datos obtenidos mediante la encuesta, utilizando un modelo de regresión logística binomial múltiple para determinar qué tipo de variables tenían un impacto significativo en la decisión de los participantes de seleccionar ser ingenieros. No está de más especificar que se recurrió a un modelo de regresión logística binomial debido a que la variable dependiente (estar inscrito en una carrera en el área de ingeniería, o no) es una variable binaria (^{Collett, 1991}). El análisis de la información siguió un modelo de regresión múltiple para poder trabajar con varias variables independientes, las cuales podían tener alguna relación con la selección de una carrera en el área de ingeniería por parte de los participantes (^{Hayes, 2013}).

Igualmente es importante mencionar que se utilizó solo una parte de la información recopilada mediante la encuesta en el análisis cuantitativo por medio de la regresión, ya que se habían eliminado 26 preguntas con anterioridad, y otras 8 se separaron para ser utilizadas en el análisis cualitativo debido a que eran preguntas abiertas que no se podían categorizar para su análisis cuantitativo. Esto dejó un total de 30 ítems para el análisis estadístico por medio de la regresión. Las variables que se consideraron para este modelo contenían preguntas sobre los cursos de matemáticas tomados en preparatoria (álgebra, geometría, trigonometría, precálculo y cálculo), cursos de ciencia tomados en preparatoria (química, biología, física y educación física), actividades extraescolares tomadas en preparatoria (idiomas, visitas académicas, clases avanzadas y computación), promedio académico en preparatoria, calificaciones en sus exámenes de ingreso a la universidad (ACTm, prueba estandarizada de conocimiento para ser aceptados en las universidad de Estados Unidos similar al examen del Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior [Ceneval]), resultados del CMPT, participación en proyectos de investigación o campamentos de ciencia, autoeficacia matemática y solucionando problemas y familiares tituladas en alguna ingeniería.

Después de correr el modelo de la regresión logística binomial múltiple con 30 variables independientes, se decidió eliminar aquellas variables que resultaron no tener una correlación significativa con la variable independiente (ejemplo: ¿cuántas veces visitaste algún museo de ciencia o ingeniería mientras estudiabas la preparatoria?). De esta forma, se decidió correr un modelo que tuviera únicamente las seis variables significativas que podían relacionarse con la decisión de seleccionar una carrera de ingeniería para analizar su nivel de correlación de una manera más precisa. Las seis variables independientes que se usaron en este último modelo de regresión fueron las siguientes: 1) tomar clases de cálculo (X₁), 2) género de los estudiantes (X₂), 3) resultados del CMPT (X₃), 4) calificación del ACTm (X₄), 5) tomar clases de biología (X₅) y 6) tomar clases de ciencias en general (X₆). Y el modelo seguido para la regresión se presentó de la siguiente manera:

Además de seleccionar estas variables siguiendo los resultados del análisis estadístico, se utilizó este modelo específico siguiendo la SCCT y la teoría del aprendizaje social para fortalecer los resultados con el análisis cualitativo de forma adecuada (^{Creswell y Clark, 2011}), como ya se mencionó líneas arriba.

Para un análisis más detallado de la información recolectada con la encuesta, se corrieron tres pruebas estadísticas diferentes para analizar los grupos establecidos mediante el nivel matemático de los participantes, utilizando los grupos de habilidades matemáticas bajas y altas de forma separada, y una prueba adicional con el total de la muestra (n = 560). Este análisis por grupos permitió encontrar los factores más significativos al momento de seleccionar una ingeniería como carrera dependiendo de las habilidades matemáticas de los participantes.

Los resultados que se observan en la tabla 2 son únicamente de las variables que mostraron tener un nivel de significancia de p < 0.05, utilizando el coeficiente de estimación B para determinar una posible correlación entre las variables independientes y la variable dependiente (^{Falk y Well, 1997}). Se considera que un valor positivo del coeficiente de estimación sugiere una probabilidad mayor de que un estudiante seleccione una carrera en el área de ingeniería. Por otro lado, una variable con un coeficiente de estimación negativo indica una menor probabilidad de que un estudiante seleccione una ingeniería. Adicionalmente, se hizo el cálculo manual de la fortaleza de la relación de todos los factores que mostraron tener una influencia significativa en la selección de ingeniería por parte de los participantes. Para esto, se siguió la fórmula de f(x) = e ^x, donde la variable x tomó el valor del coeficiente de estimación B. Se considera que un nivel de fortaleza de la correlación > 1 establece que el factor que se está analizando incrementa las posibilidades de que un estudiante seleccione una carrera de ingeniería, y estas posibilidades se elevan conforme este nivel de fortaleza aumenta. Por otro lado, un nivel de fortaleza de la correlación < 1 disminuye las posibilidades del estudiante de seleccionar una ingeniería (^{Falk y Well, 1997}).

La información recopilada mediante las ocho preguntas abiertas se analizó utilizando códigos basados en la SCCT. Estos códigos previamente establecidos ayudaron a conectar las respuestas de los participantes con la teoría existente sobre los factores que pueden afectar la selección de carrera profesional (^{Saldaña, 2009}). Se puso especial atención en la pregunta siguiente: ¿cuál fue la influencia más grande que tuviste para escoger la carrera profesional que deseabas estudiar? Esta se seleccionó debido a que estaba directamente relacionada con la pregunta de investigación, y la información recopilada a partir de este cuestionamiento abierto facilitó a los investigadores establecer unidades significativas de texto que podían compararse con los códigos previamente establecidos (^{Creswell, 2009}). Al codificar la información cualitativa utilizando la SCCT como base previamente establecida, se facilitó la interpretación de los factores más determinantes y comunes en la selección de ingeniería como carrera profesional, lo cual ayudó a complementar el análisis estadístico para poder responder de forma adecuada la pregunta de investigación.

Se utilizaron cinco códigos para el análisis cualitativo de la información recopilada con las preguntas abiertas, los cuales se describen a continuación: 1) Interés (interés personal o satisfacción al realizar actividades relacionadas con la ingeniería); 2) Autoeficacia matemática (confianza en sus habilidades para resolver problemas matemáticos); 3) Expectativas de resultados (tipos de trabajo, remuneración o cualquier tipo de recompensa que los alumnos esperan obtener al convertirse en ingenieros); 4) Soportes sociales cercanos (familiares, amigos cercanos o antiguos profesores), y 5) Otros soportes (experiencias en actividades extraescolares o tomando determinados cursos).

Para el análisis de las preguntas abiertas se utilizó solo la información recolectada de los participantes que estaban estudiando alguna ingeniería (N = 295). Para facilitar la comparación entre participantes estudiando ingeniería con habilidades matemáticas bajas y altas, se separó a estos participantes en dos grupos utilizando el mismo criterio que en el análisis cuantitativo. Esto distribuyó a los participantes del análisis cualitativo en 93 participantes en el grupo de habilidades matemáticas bajas (CMPT < 80) y 202 en el grupo de habilidades matemáticas altas (CMPT ≥ 80). La información cualitativa se presentó en una forma cuantificada mediante el uso de una tabla (^{Sandelowski, Voils y Knafl, 2009}). Esta forma de presentar la información cualitativa ayudó a analizar los códigos y llegar a una conclusión que pudiera contestar la pregunta de investigación de una forma más completa (ver tabla 4).

Resultados

La única variable que mostró ser una influencia significativa en la selección de ingeniería como carrera profesional en todos los grupos que se analizaron cuantitativamente fue el género de los participantes (ver tabla 2). Según los resultados de la regresión logística binomial, los hombres tienen 3.3 veces más probabilidades de seleccionar una carrera de ingeniería que las mujeres basándose solo en el género de las personas. Esta brecha al momento de seleccionar alguna ingeniería fue más evidente en los resultados arrojados por la regresión logística binomial del grupo con habilidades matemáticas bajas (véase tabla 2), donde los hombres resultaron tener 4.6 veces más probabilidades de seleccionar un programa ingenieril en comparación con las mujeres. Aunque este margen de género fue menor al analizar el grupo con habilidades matemáticas altas, los hombres seguían seleccionando ingeniería como su carrera profesional con mayor frecuencia: dos veces más probabilidades de seleccionar esta carrera que las mujeres de este grupo.

Aunque no hubo otra variable, además del género, que fuera significativa para seleccionar una ingeniería en todos los grupos analizados con la regresión logística binomial, el análisis de todos los participantes mostró que tener una calificación alta en el CMPT y haber tomado un curso de cálculo en la preparatoria eran factores significativos (ver tabla 2). Estos resultados sugieren que, en general, la preparación matemática de los estudiantes es un factor determinante en la selección de un programa universitario de la rama en cuestión. Además, la calificación del CMPT también demostró ser un factor significativo en el grupo de habilidades matemáticas altas, lo que demuestra que tener un buen conocimiento matemático es un punto a considerar al momento de seleccionar una ingeniería aun entre los participantes con mejor preparación matemática. Según los resultados arrojados por la regresión logística binomial analizando a todos los participantes, la calificación obtenida en el CMPT hace que un estudiante tenga 0.05 veces más probabilidades de seleccionar una ingeniería por cada punto que incremente en su calificación en este examen.

Al analizar la relevancia que tomar un curso de cálculo en preparatoria puede tener, se encontró que haber llevado esta preparación hace que un estudiante tenga 2.1 veces más probabilidades de seleccionar cualquier ingeniería. Sin embargo, el tomar un curso de cálculo en la preparatoria perdió su significancia cuando los participantes se separaron en grupos según sus habilidades matemáticas, lo cual sugiere que la experiencia que los participantes tuvieron al tomar este curso y su calificación final puede ser un factor extra a considerar al momento en que estos jóvenes toman la decisión de buscar convertirse en ingenieros.

Por otra parte, el haber tomado cursos de biología u otras ciencias en preparatoria mostró ser un factor negativo significativo al momento de seleccionar una ingeniería como carrera profesional (ver tabla 2). Esto significa que los participantes que tomaron estos cursos son menos propensos a seleccionar una ingeniería como su carrera; muestra el doble de probabilidad de seleccionar cualquier otra carrera diferente.

Al correr la regresión logística binomial con los grupos separados por el género de los participantes se encontraron algunas diferencias entre los factores más significativos para seleccionar ingeniería. El resultado obtenido en la parte matemática del examen de admisión a la universidad (ACTm) resultó ser un factor significativo para las mujeres al momento de seleccionar una ingeniería. No obstante, este dato no fue un factor significativo para la prueba con todos los participantes y tampoco demostró ser relevante para el grupo de género masculino (ver tabla 3). Por otra parte, los resultados obtenidos en el CMPT y la experiencia de haber tomado un curso de cálculo en la preparatoria demostraron ser factores significativos tanto para los hombres como para las mujeres al momento de seleccionar una ingeniería (ver tabla 3).

También se encontraron algunas diferencias entre hombres y mujeres en el análisis de los factores que demostraron tener una significancia negativa al momento de seleccionar una ingeniería. Los resultados de la regresión logística binomial mostraron que el grupo de los hombres tenía menos probabilidades de seleccionar una ingeniería si habían tomado un curso de biología en la preparatoria. Por el otro lado, se encontró que las mujeres que habían tomado otro curso de ciencias diferente al de biología en la preparatoria tenían menos probabilidades de seleccionar una preparación universitaria como ingenieras.

El análisis cualitativo de la información recopilada con la pregunta: ¿cuál fue la influencia más grande que tuviste para escoger la carrera profesional que deseabas estudiar?, mostró que el factor más común que podía influenciar a un estudiante para seleccionar una ingeniería como carrera profesional fueron los soportes sociales cercanos (ver tabla 4). Estos soportes sociales cercanos hacen referencia a las posibles influencias que pueden tener los familiares, amigos cercanos o antiguos profesores en las preferencias de los jóvenes estudiantes al momento de determinar qué desean para su futuro como profesionistas. Entre las respuestas de los participantes se encontraron comentarios como: “Mi papá es ingeniero industrial, y yo siempre quise diseñar cosas como las que hacen en su empresa.” Esta tendencia de considerar los soportes sociales cercanos como la mayor influencia para seleccionar una ingeniería como carrera profesional fue la misma en los grupos de habilidades matemáticas altas y bajas, con un porcentaje ligeramente mayor para este último (ver tabla 4).

|El resultado más interesante de este análisis cualitativo fue la diferencia que se encontró en la segunda respuesta más frecuente para cada grupo, ya que en el de habilidades matemáticas altas la influencia más frecuente después de los soportes sociales cercanos fue el interés personal en actividades relacionadas a la ingeniería. Por otra parte, la influencia más común después de los soportes sociales cercanos en el grupo de habilidades matemáticas bajas fueron las expectativas de resultados, lo cual puede ser buscar un trabajo con un buen estatus social o tener un buen sueldo.

Discusión

Las diferencias que se encontraron entre los factores que pueden ser significativos para predecir la probabilidad de que un estudiante seleccione una ingeniería como su carrera profesional sugieren que los jóvenes pueden tener diferentes razones e influencias que los lleven a interesarse en algún programa educativo de esta rama. Según los resultados de los diferentes grupos que se analizaron, las razones que los estudiantes tienen para seleccionar una ingeniería pueden variar dependiendo del nivel de preparación matemática que tengan al momento de tomar esta importante decisión. Entender las diferencias que existen entre estudiantes con diferentes habilidades matemáticas al escoger una ingeniería puede ser de gran ayuda para mejorar las probabilidades de que los jóvenes se puedan interesar en estas carreras sin sentirse intimidados por su fuerte contenido matemático.

El único factor que demostró ser significativo al seleccionar una ingeniería como carrera profesional para todos los grupos que se analizaron fue el del género de los participantes. Este resultado era algo esperado, ya que, tal cual se mencionó anteriormente, la literatura actual sugiere que los hombres son más propensos a seleccionar ingeniería que sus compañeras mujeres (^{Hackett y Betz, 1989}; ^{Ohland et al., 2011}; ^{Paderewski et al., 2017}). Esta diferencia tan marcada entre el interés de prepararse como ingenieros por parte de los hombres y las mujeres puede estar relacionada a estereotipos y ambientes negativos que afectan a las mujeres que intentan involucrarse en carreras y actividades relacionadas con las matemáticas (^{Aronson et al., 2002}). Los estereotipos negativos que enfrentan las mujeres al realizar actividades matemáticas les pueden generar poca confianza en sus capacidades numéricas, estrés y poco interés en continuar un camino que las lleve a seleccionar una carrera profesional relacionada con las matemáticas (^{Goetz et al., 2013}).

El género de los participantes fue un factor que resaltó por su gran impacto en la decisión de los participantes de seleccionar una ingeniería en el grupo de habilidades matemáticas bajas: las mujeres tienen 4.6 veces menos probabilidades de seleccionar una ingeniería que sus compañeros hombres. Este resultado fue el más significativo y evidente de todos los modelos de regresión que se corrieron, y sugiere que las mujeres son menos propensas a seleccionar alguna ingeniería si llegan a pensar que sus habilidades matemáticas no son lo suficientemente buenas para ayudarlas a titularse. Esta teoría puede ser sustentada con los resultados de las regresiones utilizando los grupos separados por género, donde las mujeres mostraron dar más relevancia a tener buenos resultados en la parte matemática de su ACTm al momento de considerar una ingeniería. Estos datos sugieren además que las mujeres pueden ser más cautelosas en el proceso de seleccionar una carrera profesional, lo cual las lleva a analizar su nivel de habilidades matemáticas de una forma más detallada que sus compañeros hombres para determinar si cuentan con la preparación adecuada para terminar satisfactoriamente una ingeniería antes de intentar inscribirse en una.

Aunque tener experiencia tomando un curso de cálculo demostró ser un factor significativo para predecir las probabilidades de seleccionar una ingeniería cuando se analizaron los resultados de la regresión con todos los participantes, este factor perdió relevancia al analizar los grupos separados por el nivel de sus habilidades matemáticas. Puesto que haber tomado un curso de cálculo dejó de ser un factor significativo para seleccionar ingeniería en los resultados obtenidos con los grupos de habilidades matemáticas bajas y altas, se puede interpretar que los estudiantes le dan mucha importancia al tipo de experiencias que tuvieron al llevar este curso y cómo fue su desempeño final para considerar la posibilidad de seleccionar ser ingenieros.

Por otro lado, los cursos de preparatoria que mostraron ser factores negativos significativos siempre estuvieron relacionados con las ciencias. La única diferencia que se encontró es que tomar un curso de biología hace menos probable que los hombres seleccionen una ingeniería, mientras que tomar cualquier otro curso relacionado con las ciencias hace que las mujeres se alejen de la posibilidad de seleccionar una ingeniería como carrera profesional. Estos resultados pueden ser explorados más a fondo para determinar si realmente existen ciertos cursos o experiencias que provoquen que un joven estudiante pierda el interés en las carreras de ingeniería desde su educación preparatoria, lo cual puede ayudar a generar mejores oportunidades para que el número de estudiantes de ingeniería en grupos que actualmente son minoría en estas profesiones como las mujeres aumente (^{Ohland et al., 2011}).

Al analizar la información recopilada con la pregunta: ¿cuál fue la influencia más grande que tuviste para escoger la carrera profesional que deseabas estudiar?, se estableció la importancia de tener un modelo a seguir, o una persona cercana que pueda despertar el interés de los estudiantes en buscar un título de ingeniería. Esto se demostró al encontrar que la influencia más común en la decisión de comenzar una carrera afín a este campo fue tener soportes sociales cercanos como familiares, amigos o profesores que les hablaran a los estudiantes sobre las actividades que pueden realizar los distintos ingenieros en su trabajo. El tener una relación cercana con una persona que pudiera conectar al estudiante con alguna experiencia en el campo de la ingeniería fue una razón determinante para los estudiantes que seleccionaron prepararse como ingenieros sin importar su nivel de habilidades matemáticas; pero se encontraron algunas diferencias en la influencia que los estudiantes mencionaron como segunda más frecuente en los grupos de habilidades matemáticas altas y bajas.

Para el grupo de habilidades matemáticas bajas, las expectativas de resultados fueron una razón común para seleccionar una ingeniería como carrera profesional. Esto sugiere que estos estudiantes pueden pensar que obtener un título de ingeniero es un buen camino para tener un mejor estilo de vida y una buena remuneración económica, sin ver la ingeniería como una profesión que les pueda interesar realmente. Por el otro lado, los estudiantes con habilidades matemáticas altas mencionaron tener un interés genuino en los conceptos de la rama en cuestión; mencionaron, por ejemplo, que les gustaría diseñar y construir aparatos tecnológicos como parte de su trabajo en un futuro. Estos resultados pueden ser un buen comienzo para buscar alguna relación entre las experiencias y resultados que los estudiantes puedan tener en sus cursos de matemáticas en preparatoria y el interés que estos puedan desarrollar en programas y actividades relacionados con la ingeniería.

Conclusiones

Los estudiantes que probaron tener una buena preparación matemática mediante calificaciones altas en las pruebas de conocimiento matemático (CMPT y ACTm) y el testimonio de haber tomado cursos de cálculo en preparatoria mostraron más interés en seleccionar una carrera de ingeniería que aquellos con deficiencias en su preparación matemática. Si se desea incrementar el alumnado en las carreras de ingeniería es necesario que se tomen en cuenta estos resultados. Para este fin, los profesores y directivos encargados de la educación media superior y superior deben poner énfasis en el diseño de actividades y programas que motiven a los estudiantes de preparatoria a involucrarse en actividades y cursos que les puedan ayudar a mejorar sus habilidades matemáticas. Si se logra despertar un mayor interés en estos cursos y actividades desde la educación preparatoria de los estudiantes, no solo se podrían mejorar las tasas de inscripción en los programas ingenieriles, también se estarían ofreciendo mejores herramientas a los alumnos que estén cursando alguna ingeniería para que logren terminar su carrera con éxito, además de fomentar el desarrollo de un verdadero interés en las actividades de diseño e innovación relacionadas con estas carreras.

Otro resultado relevante de esta investigación fue la marcada diferencia entre estudiantes hombres y estudiantes mujeres que se inscriben a carreras de ingeniería. Este resultado concuerda con la literatura actual a nivel global, lo cual lo convierte en un problema de interés mundial. Por esta razón, es importante que los profesores y directivos a cargo de la educación media superior diseñen y propongan conferencias y talleres que busquen alertar sobre esta realidad tanto a profesores como alumnos en edad de seleccionar su carrera profesional. De esta manera se puede empezar a concientizar a la sociedad de que estamos dejando el desarrollo tecnológico en manos de una mayoría masculina, lo cual provoca la falta de diferentes puntos de vista y soluciones de problemas que resuelvan las necesidades de hombres y mujeres por igual. Además, se debe buscar a mujeres preparadas y exitosas en las áreas de ingeniería para que puedan servir como modelos a seguir para las mujeres jóvenes en su formación académica. Si las mujeres estudiantes pudieran tener fácil acceso a pláticas y eventos dirigidos por mujeres exitosas en el área de ingeniería, podrían darse una mejor idea de cómo pueden ayudar a la sociedad desarrollando soluciones tecnológicas para problemas comunes. Esto puede tener un gran impacto en el interés de las jóvenes estudiantes en actividades relacionadas con las matemáticas y la ingeniería, ya que se considera que las mujeres se interesan en carreras relacionadas a las ciencias sociales debido a su deseo de ayudar a las demás personas de una forma directa. Aunque se reconoce que reducir la brecha de género en las áreas de ingeniería es un trabajo complicado, se debe de comenzar a trabajar en estrategias para atacar este problema desde la educación preparatoria, ya que la mayoría de los estudiantes deciden qué tipo de carrera profesional les interesa dependiendo de las actividades y experiencias que tienen durante su formación en este nivel.