Seminario de Estadística Educacional – Validez predictiva de los factores de selección en estudiantes de la Universidad de Chile (2014–2017)

Alejandro Sevilla presentará: “Validez predictiva de los factores de selección en estudiantes de la Universidad de Chile (2014–2017)”

Se requiere inscripción previa.

Inscripciones aquí.

Fecha: viernes 09 de noviembre de 2018

Horario: 14:00 a 15:00 hrs.

Lugar: Auditorio Ninoslav Bralic, Facultad de Matemáticas, Pontificia Universidad Católica de Chile.

 

 

 

Relator: Alejandro Sevilla, Investigador DEMRE

Resumen: 

El presente estudio busca establecer la capacidad que tienen los factores de selección de predecir el rendimiento académico universitario, en las cohortes de estudiantes que ingresaron vía PSU a la Universidad de Chile en el período 2014–2017. La validez predictiva evalúa la pertinencia de los factores de selección en ordenar a los postulantes, para que dicho ordenamiento se asemeje al rendimiento académico de los estudiantes durante su trayectoria universitaria. Las herramientas metodológicas para medir la validez predictiva no están libres de cuestionamientos, principalmente debido a la restricción de rango en la variabilidad de los factores de selección dado que sólo una fracción de los postulantes son admitidos a las distintas universidades adscritas al sistema único de admisión. Hasta el momento, los estudios oficiales de validez predictiva en Chile se han centrado en una corrección de rango univariada, es decir, cada factor de selección fue corregido por separado en relación a la variable criterio, la cual generalmente es el promedio ponderado al término del primer año de la carrera. En ese contexto, una contribución metodológica de este estudio consiste en la implementación del método multivariado, que permite corregir simultáneamente por restricción de rango en todos los factores de selección utilizados en el cálculo del puntaje ponderado de postulación. En una segunda etapa se explorará una medición alternativa al promedio ponderado de primer año, como lo es la permanencia al segundo año de la carrera. En la etapa final del estudio, se implementarán modelos de regresión lineal que implementen la corrección multivariada de rango y a la vez permitan explorar el efecto de variables sociodemográficas no frecuentemente analizadas en los estudios oficiales.