La nota de acceso a la universidad como predictor del rendimiento en el primer año de carreragrados de Magisterio versus otras carreras asistenciales

  1. Eva Jiménez García 1
  2. Delia Arroyo Resino 2
  3. Marta Hurtado-Martín 3
  4. Judit Ruiz-Lázaro 3
  5. María Sánchez-Munilla 3
  6. José Javier Illana Vicaria 3
  7. Coral González Barbera 3
  1. 1 Universidad Europea de Madrid
    info

    Universidad Europea de Madrid

    Madrid, España

    ROR https://ror.org/04dp46240

  2. 2 Universidad Internacional de La Rioja
    info

    Universidad Internacional de La Rioja

    Logroño, España

    ROR https://ror.org/029gnnp81

  3. 3 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Mostrar afiliaciones +
Revista:
Revista de educación

ISSN: 0034-8082

Año de publicación: 2021

Título del ejemplar: Profesores para el siglo XXI : perfil académico, formación inicial y prácticas docentes de los profesores españoles

Número: 393

Páginas: 129-154

Tipo: Artículo

DOI: 10.4438/1988-592X-RE-2021-393-488 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Revista de educación

Resumen

Diversas investigaciones demuestran que la nota de acceso a la universidad parece ser un buen predictor del rendimiento académico obtenido durante la carrera. Es un hecho que el primer curso de carrera es en el que se produce el mayor abandono. Partiendo de esta idea, el objetivo general que se plantea en este trabajo es conocer el perfil de acceso (rendimiento previo) y su efecto sobre el rendimiento en el primer año de carrera de los estudiantes de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) que acceden a las titulaciones del grado de magisterio, así como de aquellos que acceden a otras carreras de carácter asistencial. Para dar respuesta a este objetivo se realiza un análisis secundario de los datos censales de la UCM en el curso 2018/2019 donde la muestra total es de 2018 estudiantes. Se plantean varios modelos de regresión con la finalidad de conocer el efecto del rendimiento previo sobre la tasa de éxito (% de créditos ECTS aprobados) al final del primer curso académico. Los resultados muestran que las titulaciones de magisterio donde la nota de acceso tiene un impacto sobre la tasa de éxito son las relativas a la etapa de Educación Primaria. Asimismo, se observa un perfil diferencial entre las titulaciones de magisterio y otras titulaciones de carácter asistencial, a la hora de explicar la tasa de éxito en el primer curso. A la vista de estos resultados se puede concluir que la nota de acceso a la universidad es un predictor del rendimiento académico obtenido en el primer año de carrera que afecta de manera diferente a los estudiantes que cursan carreras de magisterio versus otras carreras asistenciales.

Referencias bibliográficas

  • Barahona, U. P. (2014). Factores determinantes del rendimiento académico de la Universidad de Atacama (UDA). Estudios Pedagógicos, 40(1), 25- 39.
  • Barber, M., & Mourshed, M. (2007). How the world’s best-performing school systems come out on top. McKinsey & Co.
  • Belvis, E., Moreno, M. V., & Ferrer, F. (2009). Los factores explicativos del éxito y fracaso académico en las universidades españolas, en los años del cambio hacia la convergencia europea. Revista Española de Educación Comparada, 15, 61-92.
  • Camina, M. A., & Salvador, M. I. (2007). Condicionantes y características de los estudiantes que inician Magisterio: Estudio descriptivo y comparativo entre especialidades. Tendencias Pedagógicas, 12, 245- 264.
  • Cerdeira, J. M., Catela, L., Balcao, A., & Seabra, C. (2018). Predictors of student success in Higher Education: Secondary school internal scores versus national exams. Higher Education Quarterly, 72, 304-313.
  • Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155– 159. https://doi.org/10.1037/0033-2909.112.1.155
  • Comisión Europea (2017) Guía de uso del ECTS 2015. https://op.europa.eu/es/publication-detail/-/publication/da7467e6-8450- 11e5-b8b7-01aa75ed71a1
  • Cortés, A., & Palomar, J. (2008). El proceso de admisión como predictor del rendimiento académico en la educación superior. Universitas Psychologica, 7(1), 199-215.
  • Danilowicz-Gösele, K., Lerche, K., Meya, J., & Schwager, R. (2017). Determinants of students’ success at university. Education Economics, 25(5), 513-532.
  • Durbin, J., & Watson, G.S. (1971). Testing for serial correlation in least squares regression. III. Biometrika, 58, 1-19.
  • Fernández-Mellizo, M., & Constante-Amores, A. (2020). del rendimiento académico de los estudiantes de nuevo acceso a la Universidad Complutense de Madrid. Revista de Educación, 387(1), 11-38.
  • Gallegos, J., & Campos, N. A. (2019). Determinantes del rendimiento académico estudiantil: Caso Universidad Católica de la Santísima Concepción. Revista de Ciencias Sociales, 25(2), 163-177.
  • Garbanzo, G. M. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios. Una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista de Educación, 31(1), 43-63. http:// dx.doi.org/10.15517/REVEDU.V31I1.1252
  • García, A. (2014). Rendimiento académico y abandono universitario: Modelos, resultados y alcances de la producción académica en la Argentina. Revista Argentina de Educación Superior, 8, 9-38.
  • Hanushek, E., Rivkin, S. G., Schiman, J. C. (2016). Dynamic Effects of Teacher Turnover on the Quality of Instruction. Economics of Education Review, 55, 132-148.
  • Henoch, J. R., Klusmann, U., Lüdtke, O., & Trautwein, U. (2015). Who becomes a teacher? Challenging the “negative selection” hypothesis. Learning and Instruction, 36, 46-56.
  • Hepworth, D., Littlepage, B., & Hancock, K. (2018). Factors influencing university student academic success. Educational Research Quarterly, 42(1), 45-61.
  • Jiménez Caballero, J. L., Camúñez Ruiz, J. A., De Fuentes Ruiz, P., & González-Rodríguez, M. R. (2015). Factores determinantes del rendimiento académico universitario en el Espacio Europeo de Educación Superior. Innovar, 25(58), 159-175. DOI: https://doi. org/10.15446/innovar.v25n58.52440
  • López, E. (1998). Tratamiento de la colinealidad en regresión múltiple. Psicothema, 10(2), 491-507.
  • Menard, S. (2002). Applied logistic regresión analysis. Londres, Inglaterra: Sage Publications.
  • Montesinos, A. (2011). Estudio del AIC y BIC en la Selección de Modelos de Vida con Datos Censurados (Tesis doctoral). Centro de Investigación en Matemáticas, A.C., México
  • OECD (2008). Education at a Glance 2008: OECD Indicators. OECD Publishing.
  • OECD (2015). “Who wants to become a teacher?”. PISA in Focus, 58, OECD Publishing, Paris. http://dx.doi.org/10.1787/5jrp3qdk2fzp-en
  • OECD (2017). TALIS Initial Teacher Preparation Study. http://www.oecd. org/edu/school/talis-initial-teacher-preparation-study.htm
  • Pardo, M., & Ruiz, M. (2013). Análisis de Datos en Ciencias Sociales y de la Salud III. Madrid: Síntesis.
  • Perez-Felkner, L., McDonald, S. K., Schneider, B., & Grogan, E. (2012). Female and male adolescents’ subjective orientations to mathematics and the influence of those orientations on postsecondary majors. Developmental psychology, 48(6), 1658-1673.
  • Ponce, R. S., Bertolín, A. G., & Luján, E. L. (2020). Docentes y pacto educativo: una cuestión urgente. Contextos educativos: Revista de educación, 26(1), 105-120. DOI: https://doi.org/10.18172/con.4399
  • Respondek, L., Seufert, T., Stupnisky, R., & Nett, U. (2017). Perceived Academic Control and Academic Emotions Predict Undergraduate University Student Success: Examining Effects on Dropout Intention and Achievement. Frontiers in Psychology, 8, 243-265.
  • Richardson, M., Abraham, C., & Bond, R. (2012). Psychological correlates of university students’ academic performance: A systematic review and meta-analysis. Psychological bulletin, 138(2), 353. http://dx.doi. org/10.1037/a0026838
  • Rodríguez, S., Fita, E., & Torrado, M. (2004). El rendimiento académico en la transición secundaria-universidad. Revista de Educación, 334(1), 391-414.
  • Rooij, E., Jansen, C., & Grift, M. (2017). First-year university students’ academic success: The importance of academic adjustment. European Journal of Psychology of Education, 33(4), 749-767.
  • Rus, T. I., Martínez, E. A., Frutos, A. E., & Moreno, J. R. (2019). El aprendizaje cooperativo en la formación de maestros de Educación Primaria. Revista de Investigación Educativa, 37(2), 543-559. https:// doi.org/10.6018/rie.37.2.369731
  • Schneider, M., & Preckel, F. (2017). Variables associated with achievement in higher education: A systematic review of meta-analyses. Psychological Bulletin, 143(6), 565-600.
  • Sistema Integrado de Información Universitaria (2019). Indicadores universitarios de rendimiento académico. https://www.ciencia.gob. es/stfls/MICINN/Universidades/Ficheros/Estadisticas/metodologiaestadistica- indicadores-rendimiento-2019.pdf
  • Tejedor, F. (2003). Poder explicativo de algunos determinantes del rendimiento en los estudios universitarios. Revista Española de Pedagogía, 224, 5-32
  • Ukpong, D. E. & George, I. N. (2013). Length of Study-Time Behaviour and Academic Achievement of Social Studies Education Students in the University of Uyo. International Education Studies, 6(3), 172-178. https://doi.org/10.5539/ies.v6n3p172
  • Vaillant, D., & Rodríguez, E. (2018). Perspectivas de UNESCO y la OEI sobre la calidad de la educación. En Monarca, H. (Coord.), Calidad de la Educación en Iberoamérica: Discursos, políticas y prácticas (pp. 136-154). Dykinson.
Fuente de los datos: Dialnet