Diseño de una metodología institucional para analizar y monitorear la permanencia y la equidad de género en programas STEM
Las instituciones académicas enfrenta brechas persistentes en permanencia estudiantil y equidad de género en programas STEM, las cuales dificultan la identificación de perfiles de riesgo y limitan la formulación de políticas académicas efectivas. Para responder a esta necesidad, se diseñó una metodo...
- Autores:
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Barbosa, Diana
Buelvas, Camila
Martínez, Isabel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13780
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/13780
- Palabra clave:
- Permanencia estudiantil
Equidad de género
Programas STEM
Análisis multivariado
Student Retention
Gender Equity
Multivariate Analysis
STEM Programs
- Rights
- License
- Universidad del Norte
| Summary: | Las instituciones académicas enfrenta brechas persistentes en permanencia estudiantil y equidad de género en programas STEM, las cuales dificultan la identificación de perfiles de riesgo y limitan la formulación de políticas académicas efectivas. Para responder a esta necesidad, se diseñó una metodología institucional integral orientada al análisis y monitoreo de la permanencia y la equidad, empleando datos académicos, indicadores compuestos y técnicas multivariadas que permiten identificar patrones críticos y caracterizar perfiles estudiantiles diferenciados. El diseño metodológico comprende etapas como la preparación y depuración de datos, la construcción de indicadores, el análisis factorial exploratorio, la segmentación de perfiles mediante clustering y la validación. Durante el desarrollo se enfrentaron limitaciones relativas a la calidad y cobertura de los datos, el uso de entornos gratuitos para el análisis en Python, la complejidad estadística y las normas de confidencialidad. Como parte de la validación, se llevó a cabo una prueba piloto con encuestas institucionales, lo que permitió verificar tanto la aplicabilidad del instrumento como su capacidad para medir factores relevantes en permanencia y equidad. Los resultados evidenciaron una alta adecuación muestral (KMO = 0.941), la identificación de 17 factores significativos, una elevada consistencia interna (α > 0.90), y modelos predictivos con capacidad para anticipar riesgos y distinguir perfiles diferenciados de estudiantes. La metodología diseñada es replicable, escalable y útil para fortalecer la toma de decisiones basadas en evidencia en los programas STEM, facilitando la identificación temprana de riesgos, la formulación de intervenciones focalizadas y el avance institucional hacia políticas educativas más inclusivas y efectivas. |
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