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Introducción
Hoy en día, el tema de la deserción escolar es de vital importancia para todo centro de trabajo, dado que, sin escolares, una escuela no puede seguir ofreciendo sus servicios. Rué (2014) expresa que, en este tema, se muestra incapacidad en los resultados de las instituciones desde su diagnóstico hasta en su medición. Autores como Zapico (2019) y Himmel (2002) parten del hecho de que los alumnos pueden abandonar sus estudios de forma tanto voluntaria como involuntaria. Por su parte, Ruiz (2020) alude que la deserción puede darse en tres clasificaciones: temprana, definitiva e interna. Por otro lado, Bedregal, Aruquipa y Cornejo (2020) sugieren evaluar a los alumnos en su desempeño escolar desde la perspectiva familiar, laboral, social y cultural. Asimismo, Smulders (2018), Rodríguez (2019) y Miño de Gauto (2021) señalan que el abandono puede ser influenciado por dos tipos de variables: internas y externas. De Oca (2021) alude que la deserción es un tema de vital importancia para cada universidad, y sugiere impulsar el trabajo en equipo como medio para reducir de manera significativa está problemática que a toda institución educativa afecta.
Cortés, Álvarez, Llanos y Castillo (2019) mencionan que el abandono es un tópico influyente en la mayoría de los centros universitarios de Latinoamericana. Ávila (2019) argumenta que la deserción es un tópico que, de no ser tratado por las instituciones de manera eficiente y eficaz, afectará no solo la economía de los centros de trabajo, sino que también pondrá en peligro la continuidad de los programas académicos ofertados por las universidades. En el contexto mexicano, según el Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (23 de marzo de 2021), de los 33.6 millones escolares que estuvieron matriculados en el ciclo 2019-2020, cuyo rango de edad iba desde los 3 hasta los 29 años, 740 000 interrumpieron su formación. Además, 5.2 millones de escolares tomaron la decisión de no inscribirse. A nivel mundial, la Organización de las Naciones Unidas (ONU) anunció en marzo de 2021 que 198 millones de estudiantes habían perdido un año de clases (Cáceres.
Tomando en cuenta lo anterior, se tomó la decisión de realizar un estudio dentro de un centro universitario de México con el fin de evaluar la deserción escolar. Tocora y García (2018) aluden que las instituciones deben de crear ambientes propicios para poder detectar esta problemática, en un primer momento, y después atacarla. Por tal motivo, el estudio tiene el propósito de evaluar la deserción escolar en dos carreras universitarias de un centro universitario. Para ello, se empleó una revisión de literatura con el fin de comprender y tener un conocimiento actualizado del tema en cuestión (Guirao, 2015). Luego, se aplicó el instrumento de Flores, Bahamondes, Maureira y González (2019) a una muestra de estudiantes de dos carreras de la institución abordada. Para su aplicación, se utilizó la herramienta Formulario de Google. Para la valoración de los resultados se empleó el software SPSS, siguiendo la recomendación de Sánchez (2019), quien menciona que este paquete cuenta con una interfaz amigable e intuitiva para el usuario. Los resultados obtenidos aportan información consistente de la existencia de un acuerdo significativo entre los expertos.
Metodología
Participantes
Para el avance de esta investigación, se eligió a los participantes de forma no probabilística y discrecional, quienes respondieron de forma anónima el instrumento utilizado para este estudio. Los escolares pertenecían a las carreras de ingeniería en Gestión Empresarial (IGE) y Bioquímica (IBQ).
En el presente estudio se instituyó Formularios de Google como medio de comunicación. Leyva, Pérez y Pérez (2018) destacan que esta herramienta es bastante moldeable y permite la adaptación en cualquier ámbito educativo.
Método
En el desarrollo del presente estudio se consideraron las fases sugeridas por García, Poblano, Reyes, Cuamea y Juárez (2021) y Rodríguez, Poblano, Alvarado, González y Rodríguez (2021). Se trata de un estudio con enfoque cuantitativo, con un nivel descriptivo y un diseño no experimental. Enfoque cuantitativo ya que se utilizan datos recopilados y análisis estadísticos para probar hipótesis y obtener una mejor comprensión de los fenómenos (Malhorta, 2008). Descriptivo porque se caracteriza el problema para proponer medidas de solución, y dado que está dirigido a describir detalladamente las partes, categorías o clases de ese objeto (Bernal, 2010). El diseño es no experimental porque las variables involucradas en el estudio no fueron manipuladas, y transversal dado que los datos se recolectaron en un periodo de tiempo (Hernández y Mendoza, 2018).
Instrumento
Para la ejecución del estudio se empleó la herramienta de Flores et al. (2019). Dicho instrumento está conformado por 22 preguntas, las cuales están distribuidas en ocho factores. En relación con la confiabilidad, los autores antes mencionados obtuvieron un resultado confiable de 0.638.
La Figura 1 representa la composición de la herramienta empleada para esta investigación.
Para contestar el cuestionario, se manejó una graduación tipo Likert que fluctuaba entre cinco opciones: del uno (muy en disconformidad) al cinco (definitivamente de acuerdo), así el escolar pudo plasmar su opinión.
Procedimiento
La presente investigación se desarrolló en tres etapas, las cuales se describen a continuación.
En la primera etapa se desarrolló la caracterización del tema de estudio. A continuación se formuló el problema de investigación, para después estipular los objetivos del estudio: general y específicos. En esta fase se realizó una revisión de literatura. Para llevar a cabo esta labor, se emplearon las siguientes bases de datos: Redalyc, Scielo, Latindex y Google Académico. Los criterios de selección fueron: el año, se emplearon investigaciones recientes, no más de cinco años de antigüedad; además, se utilizaron revistas que fueran arbitradas e indexadas, con el fin de cuidar la calidad del contenido de cada recurso.
Para la segunda etapa, se procedió a construir el instrumento de evaluación en la herramienta digital Formularios de Google. También se llevó a cabo una charla informativa con los estudiantes, con el fin de explicar el propósito del estudio y llevar a cabo una demostración de cómo se debería de llenar la encuesta. Se les explicó el tiempo aproximado que se tardarían en contestar el formulario y, sobre todo, se solicitó la mayor objetividad al momento de contestar la encuesta.
En la tercera etapa se utilizó el software SPSS para poder realizar el análisis de los datos recolectados en la etapa anterior. Se aplicó la estadística descriptiva para conocer los parámetros de cada muestra de estudiantes. Al igual que aquí, Ruz, Molina y Contreras (2020) la utilizan principalmente para organizar los resultados de su investigación. También se empleó la estadística inferencial con el fin de poder indagar en los datos recolectados. Reyes, Gutiérrez y Rosa (2019) aclaran que la inferencia estadística permite generalizar a partir de un grupo de datos que son parte de una población.
Una vez culminada la aplicación del estudio y recolectada toda la información, esta se analizó con el paquete IBM SPSS 22.0.0. Amat, Velázquez, y Cruz (2021) aluden que SPSS coadyuva al desarrollo de ejercicios estadísticos. Acto seguido, se realizó el cálculo de manera integral de los factores de deserción entre las dos carreras: IGE e IBQ. En seguida, se aplicó la prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney con el propósito de saber si existía diferencia entre las ingenierías. Para consumar, se examinó de manera individual cada carrera para conocer las dimensiones de deserción.
Resultados
La primera concentra los resultados de manera integral respecto a los elementos predominantes en la deserción de las dos carreras en examinación; además, se presenta la prueba Mann-Whitney-Wilcoxon con el propósito de saber si existen diferencias entre las ingenierías.
La segunda sección esboza los resultados de manera individual por carrera universitaria de las dimensiones que intervienen en la deserción.
La Tabla 1 representa la repartición de la muestra entre el género y las licenciaturas universitarias.
Tabla 1 Distribución de la muestra
| Género | IGE | IBQ |
| Mujeres | 9 | 37 |
| Hombres | 7 | 15 |
| Total | 16 | 52 |
Fuente: Elaboración propia
La tabla anterior demuestra que la IBQ posee más escolares, tanto en mujeres como en hombres. Paso seguido, se efectuó la examinación de la fiabilidad. Se inició con el cálculo de los datos; subsiguientemente, se efectuó el estudio del parámetro de alfa de Cronbach. La Tabla 2 presenta el resumen del proceso de los casos.
Tabla 2 Tratamiento de datos
| N | % | ||
| Datos | Vigente | 68 | 100.0 |
| Descartado | 0 | 0.0 | |
| Total | 68 | 100.0 | |
Fuente: Elaboración propia
La Tabla 3 representa los efectos de fiabilidad resultantes. Según Ramírez y Polack (2020), en el alfa de Cronbach un límite mayor o igual a 0.70 da evidencia de un resultado aceptable. Para el caso del presente estudio, se obtuvo un resultado aceptable, el cual fue de 0.786.
Tabla 3 Estadísticas de fiabilidad
| Alfa de Cronbach | N de elementos |
| 0.786 | 22 |
Fuente: Elaboración propia
Una vez que se sabe que existe una confiabilidad en las respuestas, se siguió a calcular los factores de la deserción de forma integral en IBQ e IGE.
La Figura 2 simboliza el resultado arrojado una vez analizadas las dimensiones del instrumento.
De la figura anterior, el factor denominado Gestión universitaria fue el que obtuvo menor calificación, seguido de Exigencia y compañerismo. Caso contrario, la dimensión que obtuvo mayor ponderación fue la llamada Exigencia académica, después le siguió Idoneidad académica. En seguida, para cada recolección de respuestas de cada ingeniería, se examinó la prueba de normalidad, esto para conocer si existían diferencias entre estas carreras universitarias. Para ello, se especificaron las siguientes hipótesis, tal y como lo sugieren Flores y Flores (2021):
Hipótesis H0: los datos se comportan normalmente.
Hipótesis H1: los datos no se comportan normalmente.
Asimismo, se empleó la prueba Kolmogorov-Smirnov. Romero (2016) señala que esta se emplea cuando el tamaño de los datos es mayor a 50.
Para ello, se manejó una significancia de 5 %, sugerida por Hernández y Yallico (2021), quienes especifican que en ciencias sociales es la más empleada. La Tabla 4 demuestra el resultado arrojado por el software SPSS para la carrera de bioquímica.
Tabla 4 Estadísticas de fiabilidad.
| Kolmogorov-Smirnova | |||
| Estadístico | Gl | Sig. | |
| IBQ | .211 | 1013 | .000 |
Fuente: Elaboración propia con base a SPSS
La decisión se tomó por el resultado de 0.000, ubicado en la columna de Sig. Caballero y García (2021) aluden que cuando el valor sea menor a 0.05 se deberá de no aceptar la hipótesis H0, por lo cual los datos no se comportan normalmente.
La Tabla 5 demuestra el resultado arrojado por el software SPSS para la carrera de IGE, y dado estos resultados se decidió no aceptar la hipótesis H0, es decir, que los datos no se comportan normalmente.
Tabla 5 Estadísticas de fiabilidad
| Kolmogorov-Smirnova | |||
| Estadístico | Gl | Sig. | |
| IGE | 0.161 | 320 | .000 |
Fuente: Elaboración propia
Una vez conocido el comportamiento de los datos de ambas carreras, se decidió utilizar la prueba de Mann-Whitney. La Tabla 6 representa los resultados de esta. Aquí se siguieron las recomendaciones de Rivas, Moreno y Talavera (2013) y Sánchez (2015), ya que al tener datos con comportamiento de manera no normal e independientes entre sí, se puede utilizar este experimento no paramétrico.
Tabla 6 Estadísticas de prueba
| VAR00001 | |
| U de Mann-Whitney | 118362.500 |
| W de Wilcoxon | 169722.500 |
| Z | -7.594 |
| Sig. asintótica (bilateral) | .000 |
| a. Variable de agrupación: VAR00002 | |
Fuente: Elaboración propia con base a SPSS
También se siguió la sugerencia de Ramírez y Polack (2020), quienes recomiendan plantear las siguientes conjeturas:
Hipótesis H0: no existe discrepancia en el nivel de deserción entre las carreras de IGE e IBQ.
Hipótesis H1: hay diferencias en el nivel de deserción entre las carreras de IGE e IBQ.
La Tabla 6 representa los resultados arrojados por la prueba antes mencionada. Haciendo caso tanto a Neri, Ramos y Caro (2020) como a Sierra y Robles (2021), si el valor de Sig. asintótica (bilateral) es menor a 0.05, entonces no se deberá de aceptar H0, por lo cual se deduce que existe diferencia entre las carreras de IBQ e IGE.
Prosiguiendo con la examinación, ahora se presentan las ponderaciones por cada carrera universitaria. En primera instancia, se alude a la IBQ. La Figura 3 representa los resultados de dicha ingeniería.
Tal y como se aprecia en la Figura 2, el factor denominado Gestión universitaria fue el que obtuvo menor calificación, seguido de Exigencia y compañerismo. Caso contrario, la dimensión que obtuvo mayor ponderación fue la llamada Vocación y apoyo, después le siguió Exigencia de la carrera.
Posteriormente, se presentan las ponderaciones de IGE. La Figura 4 representa los resultados de dicha ingeniería.
De la Figura 3 destaca que el factor denominado Vocación y apoyo fue el que obtuvo menor calificación, seguido de Gestión universitaria. Caso contrario, la dimensión que obtuvo mayor ponderación fue la llamada Participación y trabajo, después le siguió Exigencia de la carrera.
Discusión
Hoy en día, en la búsqueda de mejorar sus procesos, las instituciones de educación han instruido el uso de indicadores año tras año. Una vez consumado el trabajo, se vislumbra que la dimensión Gestión universitaria fue la que menos ponderación arrojó para ambas carreras, IGE e IBQ, resultados similares a los de Trzenko (2020), Alcarraz y Sánchez (2021), Sanhueza, King y Améstica (2021), Seminara (2021) y Tavico (2021).
Otra dimensión que destacó para la carrera de IGE fue la de Vocación y apoyo; mientras que para IBQ destacó la de Exigencia y compañerismo. Para la primera carrera, el hallazgo resuena con los trabajos Gallegos, Campos, Canales y González (2018), Fernández, Solís, Hernández y Moreira (2019), Chalela, Valencia, Ruiz y Cadavid (2020) y Pineda, Moreno y Moreno (2020), ya que se habla de la seguridad y de la vocación en la elección de la carrera, además de que se señala el tópico del factor económico para sustentar el estudio.
En relación con IBQ, los datos resultantes tienen relación con lo encontrado por Bravo, Illescas, Larriva y Peña (2017), Peña (2017), Ortiz, Trujillo y Tello (2018) y Benoit, Jaramillo y Castro (2019), debido a que se tocan temas como la exigencia académica y las relaciones que existen entre los compañeros.
Conclusiones
El presente estudio alude a un tópico notable para cualquier institución de educación superior, dado que, hoy más que nunca, toda universidad debe de monitorear a sus usuarios con el propósito de mantenerlos satisfechos y también para cumplir sus metas internas. El tema analizado no solo debe abordarse como incidencia del escolar, sino que se debe de hacer de manera holística, donde todos los actores involucrados deberán de trabajar en sinergia con el fin de reducir la deserción estudiantil.
El propósito de este trabajo fue examinar las variables que intervienen en la deserción de los estudiantes universitarios de IGE e IBQ. El resultado sugirió que, de manera integral, intervienen dos dimensiones; además, se demostró que hay diferencias estadísticamente significativas entre ambas carreras.
La información obtenida del análisis indica que el experimento U de Mann-Whitney coadyuva a la confrontación de dos muestras autónomas. La determinación de estas variables permitirá a la institución de educación superior conocer las áreas en las que debe enfocarse para mitigar los índices de deserción.
Comentado esto, es recomendable emplear herramientas estadísticas multivariante, con el fin de poder establecer los efectos en el estudio para las diferentes variables que constituyen a esta investigación.
Futuras líneas de investigación
El trabajo atendió en primera instancia el examinar los factores influyentes en el abandono de los escolares de IGE e IQB. En virtud de ello, la siguiente etapa será ampliar la muestra con una confiabilidad mayor, y comparar las evidencias de una y otra investigación.
Otra línea de investigación adicional sería la de ejecutar un estudio en las carreras universitarias faltantes de la institución de enseñanza superior con la intención de obtener un panorama completo de las dimensiones influyentes en los escolares universitarios que estudian en ella.
