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
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    Madrid, España

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  2. 2 Universidad Internacional de La Rioja
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  3. 3 Universidad Complutense de Madrid
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    Madrid, España

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Journal:
Revista de educación

ISSN: 0034-8082

Year of publication: 2021

Issue Title: Profesores para el siglo XXI : perfil académico, formación inicial y prácticas docentes de los profesores españoles

Issue: 393

Pages: 129-154

Type: Article

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

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Abstract

Several research studies have shown that admission scores seem to be a good predictor of academic performance during the undergraduate degree. It is a fact that the first year of the undergraduate program is the one in which most students drop out of the program. Considering this idea, the general objective of this study is to identify the access profile (previous academic performance) and predict the future performances of the students at the Universidad Complutense de Madrid (UCM). The study involves first year students who enter the Education Programs, as well as those who enter Degrees with a Social Service Orientation. To address this objective, a secondary analysis of the UCM census’ data in the 2018/2019 academic year is carried out where the total sample is 2018 students. Several regression models are considered aiming to determine the effect of previous academic performance on the success rate (% of ECTS credits passed) at the end of the first academic year. The results show that the Education Degrees where admission scores have an impact on the success rate are those related to Primary Education. Furthermore, a differentiated profile was observed between Education Degrees compared to Degrees with a Social Service Orientation when explaining the success rate in the first year. In light of these results, it can be concluded that admission scores are a predictor of the academic performance achieved in the first year of the degree program, affecting in a differently students who pursue Education Degrees versus Social Services Oriented Degrees.

Bibliographic References

  • 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.
Data source: Dialnet