MODELAMIENTO Y SIMULACIÓN DEL FENÓMENO DE
LA DESERCIÓN Y RETENCIÓN ESTUDIANTIL
UNIVERSITARIA TRATADO COMO UN SISTEMA
COMPLEJO
Martha Carmenza Castellanos Rojas
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones
Énfasis en Sistemas de Información
MODELAMIENTO Y SIMULACIÓN DEL FENÓMENO DE
LA DESERCIÓN Y RETENCIÓN ESTUDIANTIL
UNIVERSITARIA TRATADO COMO UN SISTEMA
COMPLEJO
Martha Carmenza Castellanos Rojas
Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:
Magister en Ciencias de la Información y las Comunicaciones
Director: PhD Luz Deicy Alvarado Nieto Codirector: MSc. Jorge Eliécer Villamil Puentes
Línea de Investigación: Ingeniería de Sistemas Complejos
Grupo de Investigación: Complejidad UD
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones Énfasis en Sistemas de Información
Contenido V
Agradecimientos
En primer lugar, quiero agradecer a mi familia. A mi esposo Jorge, a mis hijas Paula Alejandra y Laura Juanita, por todo su amor, apoyo, comprensión y el tiempo que me regalaron para concluir este trabajo y a Susy por su compañía permanente. También a mi madre Aurora, por ser ese ejemplo de lucha, fortaleza y dedicación.
A Deicy Alvarado, mi directora, por confiar en mi trabajo, sus valiosos aportes, sus críticas constructivas y acompañamiento en este proceso, también por ser una mujer luchadora, con un personalidad fraterna, humana y solidaria.
Al Grupo de Complejidad, porque me permitió estar ahí en ese espacio tan enriquecedor y rodeado de personas muy cálidas y comprometidas, que permiten sacar adelante, todas las actividades e iniciativas que se realizan.
Agradezco también a mis compañeros, por sus aportes y comentarios, que me permitieron fortalecer mis conocimientos, así como a Nelson Gómez, Angye Malagón y a Fabricio Rodríguez, por los aportes que me proporcionaron para culminar el trabajo.
A Rafael Garzón por sus aportes y a los revisores Lindsay Álvarez y Sandro Bolaños, quienes, con sus observaciones y recomendaciones enriquecieron este trabajo.
Resumen
La deserción universitaria (pública y privada) en Colombia está sobre el 46% MEN
(2016), es decir, de cada cien estudiantes que inician una carrera, 46 no terminan, con un
impacto social, económico y personal muy importante que preocupa a toda la sociedad,
desde el gobierno, autoridades universitarias y población en general. Si se considera un
proyecto o una empresa con 46% de pérdida, resultaría insostenible. Es un fenómeno que en
los últimos 30 años viene siendo estudiado cada vez con mayor rigor; sin embargo, los
modelos más comunes se centran en lo temporal y lo espacial y de allí deriva vertientes de
estudio muy interesantes: teóricos como: Spady (1970), quien define un enfoque psicológico
y plantea que la falta de integración social, así como la satisfacción del estudiante con la
experiencia universitaria, son determinantes en la decisión de desertar; Tinto por su parte
plantea que la dificultad del estudio nace de su propia conceptualización y de los tipos de
deserción y los factores o causantes de la misma (Tinto, 1989), de igual manera lo hacen
trabajos de equipo de investigadores como la Universidad Nacional, la Universidad de
Antioquia, la universidad EAFIT. Las tipos causas comúnmente aceptadas son: individuales,
socioeconómicas, académicas e institucionales (Castaño, Gallón, Gómez, & Vásquez,
2004). Esta investigación reconoce que la deserción es un fenómeno complejo por lo que se
atreve a proponer el desarrollo de un esquema y metodología que difiere en parte de los
Contenido VII
complejo sino de complejidad creciente, que manifiesta emergencias en su comportamiento
y que requiere el uso de elementos teóricos, conceptuales, así como herramientas
instrumentales de sistemas complejos. Se propone mostrar que el modelado y la simulación
con herramientas de sistemas complejos, permitirán revelar comportamientos emergentes.
Palabras clave
Deserción Universitaria, Sistemas complejos, Emergencia, Modelado y Simulación de Sistemas Complejos.
Abstract
The college dropout (public and private) in Colombia is about 45%, i.e., of every
100 students who start a career, 45 do not end, with a very important social, economic and
personal impact that concerns society as a whole, from the Government, University
authorities and population in general. If we consider it a project or a company with 45% of
loss, it would be untenable. It is a phenomenon that in the past 30 years is being studied
more and with greater rigor; However, the most common models focus on the temporal and
spatial and from there derived very interesting study sheds: theoreticians like:(Spady, 1970),
who defines a psychological approach and proposes that the lack of social integration, as
well as the satisfaction of the student with the University experience, are determinants in the
decision of dropping out, red on the other hand the difficulty of study was born of their own
conceptualization and drop-out rates and factors or cause the same (Tinto, 1987), similarly
work of team of researchers as the National University, the University of Antioquia, EAFIT
University. The most commonly accepted causes are: individual, socio-economic, academic
and institutional (Brown, 2004). This research acknowledges that it is a complex problem
and dares to propose and develop scheme and methodology that differs in part from models
manifesting emergencies in their behavior and requires the use of elements of theoretical,
conceptual and instrumental tools of complex systems. Intends to show that modeling and
simulation tools of complex systems, will allow to reveal unknown behavior of desertion
and display behaviors emerging.
Keywords
University dropout, complex systems, Emergency, Modeling and Simulation of Complex
Contenido IX
Contenido
CAPÍTULO 1 ... 15
INTRODUCCIÓN ... 15
1.1 Motivación ... 16
1.2 Aporte ... 17
1.3 Definición del Problema de Investigación ... 18
1.4 Pregunta de investigación ... 20
1.5 Alcance ... 21
1.6 Objetivos ... 21
1.6.1 Objetivo General ... 21
1.6.2 Objetivos Específicos... 21
1.7 Metodología de trabajo ... 22
1.8 Organización del documento ... 23
1.9 Difusión de resultados ... 23
CAPÍTULO 2 ... 25
2. APROXIMACIONES A MODELOS DE DESERCIÓN ... 25
2.1 Marco Teórico ... 25
2.2 Principales estudios a nivel mundial ... 25
2.2.1 El enfoque psicológico ... 26
2.2.2 El enfoque sociológico ... 27
2.2.3 El enfoque económico... 27
2.2.4 El enfoque organizacional ... 28
2.2.5 El enfoque interaccionista ... 29
2.3 Principales estudios para Colombia... 31
2.4 Definiciones ... 36
2.4.1 Tipos de Variables ... 39
2.5 Comentarios a los modelos... 41
CAPÍTULO 3 ... 43
3. CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD ... 43
3.1. Sistemas Complejos ... 44
3.2. Complejidad en las ciencias sociales ... 46
CAPÍTULO 4 ... 51
4. SIMULACIÓN ... 51
4.1. Simulación Basada en Agentes (SBA) ... 54
4.1.1 Agentes ... 56
4.1.2 Características de los agentes ... 58
4.1.3. Tipología de los Agentes ... 59
4.2. Estrategia Metodológica ... 60
CAPÍTULO 5 ... 63
5. MODELO BASE SISTEMA REFERENTE ... 63
5.1 Diseño del Modelo ... 64
5.1.1 Estudiante ... 67
5.1.2 Materia ... 69
5.2 Construcción del modelo ... 70
CAPÍTULO 6 ... 83
6. MODELADO Y SIMULACIÓN DEL FENÓMENO COMPLEJO DE LA DESERCIÓN BASADO EN AGENTES ... 83
6.1 Sistema Referente ... 84
6.2 Análisis ... 86
6.2.1 Análisis Descriptivo y Exploratorio ... 86
6.2.2 Estadística Inferencial: Modelo de Sobrevivencia ... 89
6.3 Diseño ... 92
6.3.1 Caracterización de los Datos Históricos Cohortes 2000-1 a 2016-3 ... 93
6.3.2 Caracterización de los Datos Cohorte 2010-3 ... 95
6.3.3 Agente estudiante ... 97
6.3.4 Agente materia ... 99
6.3.5 Agente profesor ... 100
6.4 Construcción del modelo ... 100
6.4.1 Consideraciones iniciales para el desarrollo del modelo de simulación ... 101
6.5 Análisis del Modelo ... 113
CAPÍTULO 7 ... 124
7. Conclusiones y Trabajos futuros ... 124
7.1 Conclusiones ... 124
Contenido XI
Lista de figuras
Pág.
Figura 2-1 Clasificación de la deserción de acuerdo con el tiempo ... 38
Figura 2-2 Clasificación de la deserción de acuerdo con el espacio ... 39
Figura 3-1 Mapa visual y organizacional de ciencia de sistemas complejos. ... 46
Figura 4-1 La lógica de la Simulación como un método ... 52
Figura 4-2 Ciclo de la Simulación Basada en Agentes ... 55
Figura 4-3 Elementos del Modelo Basado en Agentes. Elaboración propia ... 56
Figura 5-1 Esquema modelo base ... 64
Figura 5-2 Variables seleccionadas ... 65
Figura 5-3 Funcionalidad modelo base ... 73
Figura 5-4 Porcentaje de Deserción Vs. Graduación ... 74
Figura 5-5 Análisis T del modelo base ... 80
Figura 6-1 Variabilidad: Egresados, Transitorio (Censurado) Desertor y Pierde ... 87
Figura 6-2 Análisis de los promedios por proyecto ... 88
Figura 6-3 Esquema general de proceso de Simulación Basada en Agentes ... 97
Figura 6-4 Representación gráfica de Teorema de Bayes ... 104
Figura 6-5 Funcionalidad Modelo SBA ... 107
Figura 6-6 Control de apoyo alimentario ... 107
Figura 6-7 Control de matrículas ... 108
Figura 6-8 Control de factor del profesor ... 108
Figura 6-9 Estado de los estudiantes ... 112
Figura 6-10 Causales de bajo rendimiento ... 112
Figura 6-11 Porcentaje Egresados por número de matrículas ... 120
Figura 6-12 Porcentaje Deserción por número de matrículas ... 121
Figura 6-13 Porcentaje de Estudiantes por Estado ... 122
Lista de tablas
Tabla 2-1 Factores determinantes para la deserción ... 41
Tabla 5-1 Proyectos curriculares por número de estudiantes ... 65
Tabla 5-2 Género de los estudiantes en el conjunto de los cinco proyectos ... 66
Tabla 5-3 Tipo Inscripción en el conjunto de los cinco proyectos (Ver anexo A) ... 66
Tabla 5-4 Edad de ingreso de los estudiantes en el conjunto de los cinco proyectos ... 66
Tabla 5-5 Estrato socioeconómico de los estudiantes en el conjunto de los cinco proyectos ... 66
Tabla 5-6 : Tipo de inscripción de los estudiantes en el conjunto de los cinco proyectos ... 67
Tabla 5-7 Lugar de procedencia de los estudiantes en el conjunto de los cinco proyectos... 67
Tabla 5-8 Resultados de la Simulación Desertores Vs. Egresados ... 74
Tabla 5-9 Archivo de salida ... 77
Tabla 5-10 Análisis T de del modelo base ... 79
Tabla 6-1 Variables Significativas Final ... 90
Tabla 6-2 Proyectos curriculares ... 94
Tabla 6-3 Género de los estudiantes ... 94
Tabla 6-4 Tipo Inscripción (Ver anexo A)... 94
Tabla 6-5 Estados Académicos (Anexo A) ... 95
Tabla 6-6 Estrato socioeconómico ... 95
Tabla 6-7 Porcentaje de notas por género y estrato ... 95
Tabla 6-8 Porcentaje de notas por lugar de procedencia ... 96
Tabla 6-9 Porcentaje de notas por Apoyo alimentario ... 96
Tabla 6-10 Archivo de Salida Simulación con registro por estudiante ... 109
Tabla 6-11 Archivo de salida por materias vistas ... 110
Tabla 6-12 Archivo salida con cantidad de estudiantes que ven la materia y su estado ... 111
Tabla 6-13 Resultados de la Simulación Desertores Vs. Egresados de Sistemas ... 113
Tabla 6-14 Porcentaje estudiantes pos proyecto ... 114
Tabla 6-15 Porcentaje estudiantes por Género ... 114
Tabla 6-16 Porcentaje estudiantes Tipo de inscripción... 115
Tabla 6-17 Porcentaje estudiantes por estrato... 115
Tabla 6-18 Porcentaje estudiantes por Lugar de Procedencia ... 116
Tabla 6-19 Porcentaje de deserción por carrera en la facultad de Ingeniería datos reales ... 116
Tabla 6-20 Porcentaje de Deserción por carrera Facultad de Ingeniería ... 117
Tabla 6-21 Porcentaje Deserción Vs. Graduación por proyecto ... 117
Tabla 6-22 Porcentaje estudiantes por Lugar de Procedencia ... 118
Contenido XIII
Lista de Símbolos y abreviaturas
Abreviatura Definición
ANUIES Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior
ASAB Academia Superior de Artes de Bogotá
CSU Consejo Superior Universitario
FCE Facultad de Ciencias Económicas
IES Institución de Educación Superior
IESALC Instituto Internacional para la Educación Superior en América Latina y el Caribe
Ing. Ingeniería
D Diurno
N Nocturno
ICFES Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior
OAS Oficina Asesora de Sistemas de la Universidad Distrital
OCDE Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico
Tec. Tecnología
UDFJC Universidad Distrital Francisco José de Caldas
UNESCO Organización de las Naciones Unidas para la educación, la ciencia y la cultura
EDO Ecuaciones diferenciales ordinarias
EDP Ecuaciones diferenciales parciales
ABM Modelamiento Basado en Agentes por sus siglas en inglés
MBA Modelo Basado en Agentes
MCA Análisis de Correspondencia Múltiple por sus siglas en inglés
Símbolos con letras latinas
Símbolo Término Ecuación
Ip Índice de permanencia 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑠
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑚𝑒𝑠𝑡𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑠𝑑𝑒 𝑒𝑙 𝑖𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜
Ir Índice de repitencia 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑑𝑎𝑠
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠 𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎𝑠
Ia Índice de atraso 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑑𝑎𝑠
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠 𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎𝑠
CAPÍTULO 1
INTRODUCCIÓN
La universidad tiene una función especial en la sociedad y es trabajar conocimiento
conocido y la búsqueda de nuevo conocimiento y en lo posible su aplicación. Así que es
muy importante que su cobertura sea grande y la efectividad de su trabajo sea satisfactoria.
Sin embargo, los guarismos de ingreso, retención y deserción son importantes en términos
de cifras. Estudiar la retención y deserción, capta el interés de muchas instituciones, pero la
efectividad de los estudios al respecto, quizá por tratarse de un sistema complejo, no logran
progresos importantes en la mejora de la retención y disminución significativa de la
deserción.
El uso de la simulación basada en agentes, es una técnica más o menos reciente para
el tratamiento de sistemas complejos y para abordar problemas sociales, como es el caso de
la deserción estudiantil, se puede modelar teniendo en cuenta las interacciones que resultan
entre los diferentes “agentes”, generalmente tienen comportamientos descritos por reglas
simples, y que al interactuar con otros agentes, dan lugar a comportamientos dinámicos del
sistema como un todo (C Macal & North, 2010). El uso de la simulación ha resultado ser
una herramienta poderosa, pues permite reflejar los comportamientos desconocidos de los
fenómenos sociales y que por su naturaleza son complejos; en ciencias sociales, el objetivo
por consiguiente, el modelo también debe ser dinámico. (Nigel Gilbert & Klaus G Troitzsch,
2005)
Para el desarrollo de ésta tesis se hace uso de éste enfoque con el fin de obtener
comportamientos que ayuden a las personas o instituciones involucradas en estas decisiones
a definir y desarrollar políticas, sobre la deserción y retención de estudiantes universitarios
en el transcurso de su carrera, desde la perspectiva de sistemas complejos presentando la
motivación, los aportes que se pueden dar en torno a esta problemática, detallando el
problema, la pregunta de investigación, las hipótesis, los objetivos y la metodología
empleada. Finalmente se presenta la estructura del documento.
1.1 Motivación
La deserción estudiantil es un problema social que afecta la población universitaria;
a nivel mundial es cercana al 40%, para Colombia al cierre de 2014, quedó en 45.8%%
(MEN & Sectorial, 2013-2014) y en la Universidad Distrital se encontró alrededor del 40%.
Desde la perspectiva social, son muchos los jóvenes que se frustran al no obtener el título
profesional; a nivel económico esos porcentajes aplicados a los recursos presupuestales de
la educación superior, se están perdiendo; desde la política educativa de un país, significa
que existe un nivel de inefectividad mayor al 40% y el panorama personal y familiar es de
desesperanza debido a la imposibilidad de tener una mejor condición de vida. De manera
pues que, es un fenómeno trascendente en todos los sentidos. El estudio desde su estructura
Capítulo 1 17
son muchas las investigaciones que se han realizado en ese campo, pero el mismo MEN
considera que los análisis son insuficientes.
¿Qué motiva ésta investigación? En primer lugar, los estudios sobre el tema se han
limitado a métodos tradicionales que aunque son muy significativos, no logran explicar
todos los comportamientos del mismo; en segundo lugar, es un fenómeno social, complejo
y de complejidad creciente por las dinámicas propias y la baja homogeneidad de sus
variables, en tercer lugar, el desarrollo de estrategias bio-inspiradas, evolutivas, si bien es
cierto, no siempre dan respuestas exactas, sí aproximan los comportamientos de estos
fenómenos; y en cuarto lugar, la presente investigación se orienta a aplicar este tipo de
estrategias en el fenómeno de la deserción para descubrir nuevas características y
comportamientos de los factores que afectan dicha problemática.
1.2 Aporte
Los principales aportes que se aspira obtener con esta investigación son: de tipo
conceptual, en tanto que se define un marco conceptual y de ahí se construyen modelos y
algoritmos para resolver un problema trabajado bajo las perspectivas teóricas de la ciencias
de la complejidad; de tipo metodológico, dado que se conjugan varias estrategias para
estudiar, modelar y simular el fenómeno; y de aplicación por cuanto implica, no sólo
construir algoritmos que mapean el comportamiento del fenómeno, sino que se deben hacer
desarrollos de software, ineludibles cuando se trabaja con sistemas complejos. De igual
manera un aporte social que evidencia prácticas por parte de los diferentes actores
estudiantes También se puede afirmar que una herramienta como esta puede contribuir a
definir políticas al interior de la universidad que propendan por la prevención de la deserción
estudiantil.
1.3 Definición del Problema de Investigación
Como se dijo en la motivación, la deserción es un problema universitario de alto
impacto, en Colombia y en el mundo, pues influye en la economía, en las políticas de
desarrollo universitario, en la inversión en educación superior, en la institución, en la
familia, en la persona y en muchos otros aspectos. A pesar de los esfuerzos por reducir los
guarismos mencionados (mejorando la retención de estudiantes), se mantienen
persistentemente en altos porcentajes como si fueran una constante de la educación superior
universitaria
La importancia de los estudios sobre este problema, los sintetiza el MEN:
1º. No tendría ningún sentido aumentar los niveles de matrícula sin controlar los de
deserción.
2º. las pérdidas financieras y sociales que representan los estudiantes desertores son altas
para la sociedad, las instituciones de educación superior, las familias y el individuo; y
3º. tercero, por el escaso conocimiento que se tiene en el país sobre los ciclos de la
deserción, su adecuada forma de estudio y las políticas más efectivas para
Capítulo 1 19
Aquí el MEN reconoce importantes deficiencias en el conocimiento de esta
problemática, a pesar de los innumerables estudios sobre el tema y, por tanto, como
consecuencia, la ineficacia de las políticas para su disminución. Así las cosas, este es un
tema decididamente importante para el país.
Los estudios realizados buscan explicar el fenómeno y su comportamiento desde sus
causas, hasta sus consecuencias; sin embargo, se encuentran diferentes posturas desde la
definición de deserción hasta la definición de las variables que deben incluirse en el estudio,
la forma de relacionarlas y los modelos para describir su comportamiento. En lo corrido de
este siglo, son prolíferos los estudios sobre el tema: Universidad Nacional (2002 y 2006),
Universidad de Antioquia (2003 y 2005), Universidad de los Andes (2005), Universidad de
los Llanos (2006), Universidad del Atlántico (2006), Universidad Pedagógica Nacional
(2004), Pontificia Universidad Javeriana de Cali (2005) y Universidad del Tolima (2004).
Universidad EFIT, es un problema que escala desde el individuo (el estudiante) a la materia,
el curso, la carrera, la institución, la región y el país.
Los estudios se centran en el individuo como actor principal, aun así, se incluyen
otros factores como: los institucionales, socioeconómicos, hábitos de estudio, etc.
Observaciones realizadas en esta investigación, indican que realmente lo que saca
académicamente al estudiante del sistema es una materia, ya sea matemática, física, química,
sociología, o cualquiera que fuere. Por eso llama la atención observar al estudiante desde la
Los modelos numéricos hacen descripciones muy importantes, pero desdeñan
información por la variabilidad de las mismas y las características complejas del fenómeno.
Por eso, han tomado importancia otras estrategias de estudio de fenómenos sociales, como
las heurísticas y meta-heurísticas, que se han aplicado a sistemas sociales. ¿Los modelos
bio-inspirados, evolutivos, adaptativos y de inteligencia colectiva, podrían ser más efectivos
para comprender y explicar el fenómeno y, por tanto, facilitar nuevos referentes teóricos,
nuevos modelos y el trazado de políticas de retención más eficientes?
Se sabe que hay problemas de sistemas dinámicos que, cuando se conoce su
comportamiento se pueden resolver con ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO), otros
casos pueden ser tratados con ecuaciones diferenciales parciales (EDP), pero casos de
sistemas complejos como es la deserción, requieren de instrumentos adicionales,
principalmente porque no se conoce, como es el caso de estudio, comportamientos del
fenómeno en cuestión.
En esta investigación se busca descubrir comportamientos emergentes del fenómeno
de deserción, desconocidos hasta ahora ya que los métodos utilizados en las investigaciones
descritas en el estado del arte, no permiten que estos se manifiesten.
1.4 Pregunta de investigación
¿En qué aspectos teóricos e instrumentales el modelado y la simulación
Capítulo 1 21
(emergentes) del fenómeno de la deserción universitaria en Colombia, para estudiar y
mejorar ulteriormente el diagnóstico y el trazado de políticas correctivas?
1.5 Alcance
Debido a la magnitud del proyecto, sólo se consideran las variables académicas y
personales; de estas, las relevantes al comportamiento del sistema complejo, con
fundamento en los datos de proyectos curriculares de la Universidad Distrital.
1.6 Objetivos
1.6.1 Objetivo General
Modelar y simular el fenómeno de la deserción y retención estudiantil universitaria
en Colombia tratado como sistema complejo.
1.6.2 Objetivos Específicos
Identificar los aspectos relacionados con ciencia clásica, utilizados en los trabajos de
investigación sobre deserción y contrastarlos con el modelado y simulación con
sistemas complejos.
Construir el modelo base con fundamento en las investigaciones actuales.
Construir el modelo complejo, simular su comportamiento con casos reales y realizar
los ajustes necesarios al mismo.
Construir y liberar la metodología para que lo usen las universidades en estudios de
1.7 Metodología de trabajo
Los pasos de la metodología propuesta para abordar este trabajo de investigación,
corresponden al cumplimiento de los objetivos específicos previamente planteados de la
siguiente manera:
Para dar cumplimiento al objetivo primero se realizó un levantamiento de
información referente al tema de deserción, a nivel nacional e internacional. De igual manera
se adelantaron los ejes para manejo de modelamiento y simulación basado en agentes.
Para dar cumplimiento al objetivo segundo se consideran varios aspectos de la
estrategia metodológica, por una parte, se construye el modelo con fundamento en ciencia
clásica y luego se emula el sistema, este modelo es ajustado y evaluado.
Para cumplir con el objetivo tercero se procede a construir el modelo con las
características de sistema complejo y se simula para permitir, como ya se dijo, manifestarse
explícitamente los comportamientos emergentes y/o auto-organizados. Los productos de las
simulaciones (resultados) son mapeados en un “espacio de resultados”. Este se convierte en
el objeto de estudio de la presente investigación.
El objetivo cuatro, se desarrolla paralelamente con los objetivos anteriores y al final
Capítulo 1 23
1.8 Organización del documento
Este documento se encuentra organizado en capítulos que buscan abordar las
diferentes etapas del desarrollo del trabajo, tal como se describe a continuación: capítulo
uno, en el cual se hace una introducción abarcando aspectos relacionados con la definición
y la cobertura, así como los objetivos, metodología de trabajo y la difusión de resultados.
El capítulo dos establece una descripción general de lo que es la deserción estudiantil
universitaria, los principales estudios que se han realizado a nivel mundial, teniendo en
cuenta los diferentes enfoques propuestos para abordar el tema, así como los diferentes
estudios realizados para Colombia, especificando algunas definiciones necesarias y los
diferentes tipos de variables que se han analizado. En el capítulo tres, se realizan precisiones
en lo que tiene que ver con la simulación, simulación basada en agentes, el paradigma de
agente, así como las características y el uso de la simulación para tratar temas sociales. En
el capítulo cuatro, se desarrolla el caso de estudio y la propuesta de deserción como Sistemas
complejo.
Y por último en el capítulo quinto, conclusiones y trabajos futuros.
1.9 Difusión de resultados
Como parte de la exposición de resultados de esta tesis, se publicó un artículo y se
Artículo:
University Student Dropout, Through Simulation Based On Agents – 2018. Proceedings.
En el marco de la 3rd International Conference on Complexity, Future Information Systems
and Risk. Funchal, Madeira, Portugal.
Ponencias:
Modelado y Simulación del Fenómeno de la Deserción y Retención Estudiantil
Universitaria Tratado Como un Sistema Complejo. En la sección de presentación de trabajos, en el marco del VIII encuentro sobre Complejidad, realizado en la
Universidad Distrital, 2016.
Póster:
University Student Dropout, Through Simulation Based On Agents – 2018
En el marco de la 3rd International Conference on Complexity, Future Information
Systems and Risk. Funchal, Madeira, Portugal. 20 – 21 March, 2018.
Premio:
Best Poster Award. For the paper entitled University Student Dropout, Through
CAPÍTULO 2
2.
APROXIMACIONES A MODELOS DE DESERCIÓN
2.1
Marco Teórico
Hablar de deserción estudiantil en educación superior universitaria, es un tema que
ha venido siendo importante no sólo a nivel mundial, sino también nacional. Países como
México y Argentina presentan una deserción por cohorte del 42% y 43% respectivamente,
mientras que Venezuela y Chile presentan una deserción del 52% y 54% y Costa Rica un
62%, por su parte, en Colombia, esta cifra al 2014, se ubicaba en el 45.3 (MEN & Sectorial,
2013-2014) y para el 2015 Colombia alcanza el 45,8%, situándola en una posición
intermedia entre México, Argentina, Venezuela y Chile (MEN & Permanencia, 2015), lo
que implica un costo importante del presupuesto oficial y privado, convirtiéndose en una
pérdida no sólo económica, sino humana e intelectual. Si se mapea la deserción respecto a
la totalidad de la población estudiantil como una ciudad, esta se vería cercana al cincuenta
por ciento de las construcciones destruidas, como recién bombardeada.
2.2 Principales estudios a nivel mundial
Estudios realizados sobre el tema de deserción estudiantil, por enfoques planteados
se pueden clasificar en 5 grandes categorías, como lo expresan (Braxton, Sullivan, &
Johnson Jr, 1997 ) y (Cabrera, Castañeda, Nora, & Hengstler, 1992), éstos son: 1. Enfoque
Enfoque interaccionista y a su vez, estos estudios tienen en cuenta las variables explicativas,
que se agrupan en personales, familiares o institucionales.
2.2.1 El enfoque psicológico
Hace referencia a los rasgos de personalidad de los individuos, por lo que se establece
una diferenciación entre los estudiantes que terminan sus estudios y los que no lo hacen, de
los primeros modelos planteados bajo este enfoque se encuentra el de (Fishbein & Ajzen,
1975), quienes postulan la “Teoría de la Acción Razonada”. Los autores muestran cómo el
comportamiento está influenciado por las creencias y actitudes. De esta forma, la decisión
de desertar o continuar en un programa académico está influida (i) por las conductas previas,
(ii) las actitudes sobre la deserción y (o) persistencia y, (iii) por normas subjetivas acerca de
estas acciones, las que generan “una intención conductual”, o comportamiento definido
(Donoso & Schiefelbein, 2007), (Himmel K., 2002), por lo que la deserción se muestra como
el debilitamiento de sus intenciones iniciales, mientras que (Attinasi, 1989) amplía este
modelo incorporando que la persistencia o la deserción se ven influenciadas por las
apreciaciones y el análisis que hacen los estudiantes de su vida universitaria después de su
ingreso y de esta manera, toman la decisión de permanencia o abandono.
Otro modelo más reciente, es el propuesto por (Bean & Eaton, 2001) plantea que la
integración académica y social puede ser el resultado de procesos psicológicos que le ayudan
a los estudiantes a generar habilidades como: desarrollo de pensamiento, resolución de
Capítulo 2 27
académica y autoeficacia social, así como autoimagen positiva, que le ayudan al estudiante
a afrontar con éxito sus retos académicos y sociales en la universidad.
2.2.2 El enfoque sociológico
Se basa en la influencia de factores externos al individuo, adicionales a los
psicológicos. Autores como Spady, toma como referente la teoría del suicidio de Durkheim,
desde el punto de vista que la universidad es una sociedad y el estudiante al matricularse en
algún programa, automáticamente hace parte de ésta, interactuando con los demás, la
disposición, los intereses, las actitudes, habilidades y expectativas; por consiguiente, cuando
no se logran concretar se parecen al suicidio. Plantea además que la falta de integración
social del estudiante es determinante al momento de desertar, de igual manera, se debe
tener en cuenta la satisfacción del estudiante en la experiencia universitaria, por tanto, los
estímulos recibidos tanto social como académicamente, influencian al estudiante, tanto
positiva como negativamente, (Spady, 1970) además sostiene que las variables
socioeconómicas son importantes, del mismo modo, las del ambiente institucional.
Igualmente el medio familiar influye sobre el estudiante, según las expectativas y
demandas, las que a su vez afectan su potencial académico y el nivel de integración en la
universidad (Himmel K., 2002).
Dentro de éste Enfoque económico, se pueden establecer dos modelos como lo
exponen (Bernal, Cabrera, & Terenzini, 2000), (Cabrera et al., 1992), (Cabrera, Nora, &
Castañeda, 1993), uno el de costo/beneficio, en el que el estudiante evalúa, si los beneficios,
ya sean académicos o sociales son mayores frente a una remuneración salarial. En el caso
de un empleo, este no abandona los estudios, pero presenta adicionalmente una deficiencia
debido a la preocupación del estudiante por sostener los costos relacionados con sus estudios
universitarios. El otro modelo es el de subsidios, es decir, un apoyo económico a para los
estudiantes con dificultades para costear sus estudios, permitiendo de esta manera disminuir
el impacto de la deserción, por medio de programas de reducción en el valor de la matrícula,
ofrecer becas o créditos con intereses bajos, mostrando a los estudiantes una visión diferente
y dejando de lado la preocupación de asumir el costo de la matrícula, por lo que es
importante tener en cuenta las becas asignadas a los estudiantes como ayudas económicas,
que constituyen un factor importante para la permanencia, observando la variación de las
tasas de deserción dependiendo de la cantidad y duración de la ayuda financiera, de igual
manera, como los problemas económicos impactan en el momento de abandono (Ishitani &
DesJardins, 2002 ).
2.2.4 El enfoque organizacional
Este enfoque hace referencia a la estructura de la institución universitaria, teniendo
en cuenta los servicios que ofrece a los estudiantes, como bienestar universitario, en lo
referente a salud, actividades extra curriculares como deporte y cultura, así como a los
apoyos académicos, espacios adecuados de laboratorios, recursos bibliográficos, así como
Capítulo 2 29
al., 1997 ). Según éste enfoque el modelo de (Tinto, 1975) (Tinto, 1989), reconoce el rol de
las instituciones en la generación de resultados, para explicar las decisiones de los
estudiantes para permanecer o cambiarse de las instituciones de educación superior en los
Estados Unidos.(Donoso & Schiefelbein, 2007)
2.2.5 El enfoque interaccionista
Tinto es uno de los autores más importantes e influyentes en los estudios sobre
retención y deserción estudiantil, en su modelo explica la permanencia como la integración
que tiene el estudiante con la institución de educación superior, a partir de las experiencias
académicas y sociales (Tinto, 1975 ), el autor hace una ampliación del modelo de Spady e
incorpora la teoría del intercambio de Nye (1979) citado en Tinto, en la que los estudiantes
construyen su integración social y académica evitando las conductas generadoras de costos
de algún tipo, ya sean estatus, relación, interacción, experiencia o sentimientos
desagradables, según el autor establece los costos como la experiencia de castigo o la
desaparición de recompensas (Olivares, 2001 ), así el estudiante percibe que es más
beneficioso en costos, seguir estudiando que abandonar los estudios. Según Tinto, variables
como el nivel socioeconómico y cultural de la familia, sus valores, ciertos atributos
personales y la experiencia académica previa a la educación superior influyen sobre las
probabilidades de deserción.
En estudios posteriores (Tinto, 1993), sostiene que el abandono estudiantil es el
resultado de acciones tanto institucionales como del individuo, entendiendo que los docentes
sean atraídos al proceso de formación o lo abandonen, así como la interacción de estudiantes
y docentes estudiantes en comunidades académicas y sociales. En ideas recientes (Tinto,
2006-2007), establece reflexiones en torno a la permanencia, teniendo en cuenta que existen
estudios y modelos planteados, pero la mayoría de las instituciones se han quedado ahí,
siendo el momento de pasar de la teoría a la acción, planteando tres lecciones: la primera
hace referencia a la acción institucional, es decir, una cosa es ya muchas instituciones
entienden porque los estudiantes se van y otra es, qué hace la institución para promover la
permanencia y por ende que los estudiantes tengan éxito, mediante la implementación de
políticas de impacto en la retención, la segunda es la implementación de programas, una
cosa es identificar la acción efectiva y la otra es implementarla de manera adecuada para
mejorar la retención estudiantil en el tiempo, cabe resaltar, que estas actividades exigen
recursos que no todas las instituciones están dispuestas a asumir. Finalmente, la tercera
lección es la cobertura en la educación superior, así como la equidad para los estudiantes de
bajos recursos económicos, si bien es cierto, la brecha de estos estudiantes con respecto a
los de mayores recursos, se ha disminuido, éstos tienen una menor probabilidad de asistir a
carreras profesionales, quedándose la mayoría de los casos en carreras técnicas y
tecnológicas, cuando logran ingresar.
Dentro de los estudios basados en los modelos expuestos anteriormente, se toma «el modelo conceptual» basado en la motivación, que a su vez es afectada por la integración académica y social, se fundamenta en cálculos estadísticos (Díaz, 2008). Otro estudio
Capítulo 2 31
factores que inciden en el fracaso escolar. (Brea, 2005). «Reprobación y Deserción en la Facultad de Ingeniería Mexicali de la Universidad Autónoma de Baja California de México» plantea el problema de la deserción escolar analizada como un fenómeno educativo fuertemente vinculado a condiciones económicas y sociales (Ocampo, Martínez, Fuentes, &
Zataraín) «el Informe sobre la Deserción en la Educación Superior en Uruguay», basado en información estadística para determinar la deserción en la población estudiantil a partir de
entrevistas en profundidad a alumnos que abandonaron las carreras de Abogacía, Medicina,
e Ingeniería Civil (Boado, 2005); «El Modelo Conceptual Para La Deserción Estudiantil Universitaria Chilena» hace referencia a la deserción o permanencia como resultado de la motivación (positiva o negativa), la que es afectada por la integración académica y social
(Díaz, 2008); la mayoría de los estudios realizados en Chile se centran en análisis de casos
de instituciones y la metodología aplicada ha sido de tipo estático sin considerar la evolución
del fenómeno en el tiempo y se refiere a un análisis exploratorio cuantitativo de los
estudiantes para desarrollar la planeación de la retención de los mismos (Casanova, 2005).
Cabe resaltar que estos estudios corresponden a bases estadísticas, modelos
longitudinales, de regresión logística y probabilísticas, realizando análisis cualitativos en su
mayoría, atando un problema complejo y de complejidad creciente con herramientas que
justamente no son las apropiadas; es como tratar un comportamiento de una partícula
cuántica con física newtoniana.
Debido al fuerte impacto social y académico de la deserción universitaria en
Colombia, se ha convertido en un tema muy relevante para las universidades del país, no
sólo públicas sino privadas, también para el gobierno, razón por la que se han adelantado
diferentes investigaciones sobre el tema. Ninguna de ellas considera marcos teóricos desde
las ciencias de la complejidad, de manera que no dan cabida a aspectos muy importantes
como auto-organización, emergencia y sistemas no ergódicos.
Dentro de las investigaciones existentes sobre el tema de deserción, cada una de las
cuales contempla diferentes definiciones, enfoques y modelos para catalogar la deserción,
así como las causas o factores que inciden en ella, las cuales se detallan a continuación: la
Universidad de Antioquia, análisis desde un punto de vista institucional, del panorama de la
deserción precoz, temprana y tardía para 12 cohortes, desde 1996-II hasta 2002-I usando
modelos de duración (Vásquez V., Castaño V., & Gómez P., 2003) y también el estudio de
resultados mediante la aplicación de modelos de duración, para comparar los modelos de
riesgo proporcional, teniendo en cuenta el tiempo de permanencia en la Universidad,
tomando como base las variables personales, académicas, socioeconómicas e institucionales
(Castaño et al., 2004).
La Investigación para identificar las causas de deserción en la Universidad
Tecnológica de Pereira entre los años 2000 y 2004, mediante el “Estudio y aplicación de
herramientas estadísticas modernas en la solución de problemas del entorno” usando la
técnica multivariada de análisis de correspondencias con el fin de establecer las causas de
Capítulo 2 33
entre esas causas, teniendo en cuenta los aspectos sociales, económicos, emocionales y
académicos del estudiante y la influencia que tiene el examen del ICFES en el rendimiento
de los estudiantes (Carvajal, Trejos, & Soto M., 2004).
Los estudios realizados por la Universidad Pedagógica Nacional, desde el Centro de
Orientación y Acompañamiento a Estudiantes “COAE”, se centraron en 2 tipos: el primero
de Diagnóstico, incluyeron variables cualitativas y cuantitativas y el segundo de tipo
Evaluativo y de Seguimiento (U. P. Nacional, 2004). La deserción es un fenómeno
poli-casual, en el cual intervienen factores familiares, individuales, propios del sector educativo,
económicos, sociales y culturales (COAE, 2006).
Los estudios realizados por la Universidad Nacional de Colombia “Caracterización
de la Deserción Estudiantil en la Universidad Nacional Sede Medellín” (2006) y “Cuestión
de Supervivencia Universidad Nacional” (2007), plantearon 2 modelos: el primero
denominado, modelo de características óptimas para la graduación a partir de las
condiciones estructurales del individuo y el segundo modelo de características de riesgo de
deserción a partir de las condiciones estructurales del individuo (U. Nacional et al., 2007).
Universidad de los Llanos (2006), en el cual hicieron una revisión y recolección de
información de estudiantes inscritos, matriculados y graduados semestre a semestre y por
número de cohortes en el periodo de (1998-2004). Hace un análisis cuantitativo de la
información y teniendo en cuenta los Índices de deserción: semestral, por cohorte, promedio
De igual manera el Ministerio de Educación Nacional dentro de la política de
ampliación de cobertura, desde el año 2003 viene desarrollando un proyecto denominado
“Disminución de la deserción en educación superior” con el apoyo del CEDE, de la
Universidad de Los Andes, que dio lugar a la investigación “sobre Deserción en las
Instituciones de Educación Superior en Colombia” (CEDE & Andes, 2007), donde han
desarrollado diferentes estrategias con el fin de hacer seguimiento a la deserción mediante
el Sistema para la Prevención y Análisis de la Deserción en las Instituciones de Educación
Superior (SPADIES), este sistema tiene datos históricos de las universidades colombianas
en las categorías de variables socioeconómicas, individuales, institucionales y académicas
(MEN;Guzmán, 2009) sin analizar el comportamiento individual de cada uno. Así mismo
presentan el Informe Determinantes de la Deserción 2014, como resultado del “Informe
mensual sobre el soporte técnico y avance del contrato para garantizar la alimentación,
consolidación, validación y uso de la información del SPADIES”.
La estrategia estadística utilizada por el CEDE se fundamenta en los modelos de
duración. Este tipo de análisis es usado cuando se dispone de información sobre la duración
en un estado en particular hasta la ocurrencia de un evento, en este caso acentúa sobre la
duración de un estudiante en educación superior hasta su deserción, su graduación o el
momento final de la observación (lo primero que ocurra). Para esto utilizaron un modelo
continuo y un modelo discreto, con sus respectivas distribuciones de probabilidad (CEDE
Capítulo 2 35
De igual forma La Universidad EAFIT realizó el estudio sobre “Análisis de la Deserción
Estudiantil en los Programas de Pregrado” (2010), que se fundamenta en la identificación
de los factores individuales, socioeconómicos, académicos e institucionales para las
cohortes de 2001-1, 2002-1 y 2003-1, en 14 programas de pregrado. La información fue
analizada de forma cuantitativa y cualitativa. El análisis cuantitativo se dividió en dos:
descriptivo y econométrico, este último se realizó tanto de forma transversal (modelos
longitudinales) como longitudinal (modelos de análisis de supervivencia) (Montes G.,
Almonacid H., Gómez C., Zuluaga D., & Tamayo Z, 2010).
Para el caso de la Universidad Distrital, se realizó “El estudio de deserción en el
proyecto curricular de Licenciatura en Educación Básica con Énfasis en Matemáticas en el
periodo comprendido entre el II Semestre de 2000 al II Semestre del 2006”. Así como el un
estudio de bajo rendimiento académico, ya que es uno de los factores que inciden en la
deserción estudiantil y se determinaron las siguientes variables o factores:
Factores Académicos (Fa)
Factores Socioeconómicos (Fe)
Factores Aptitudinales y vocacionales (Fav)
Factores Personales y familiares (Fpf)
Factores Institucionales (Fi)
Se establecieron dos modelos, uno lineal que mide el rendimiento académico y otro
de regresión logística para calcular la probabilidad de riesgo de incurrir en bajo
rendimiento.(Quintero, Vásquez, Torres, Estrada, & Castellanos, 2015).
La Universidad de Nariño con el proyecto “Descubrimiento de perfiles de deserción
estudiantil con técnicas de minería de datos” buscaba detectar patrones de deserción
utilizando técnicas de minería de datos, y tomando como referente datos socioeconómicos,
académicos, disciplinares e institucionales de los estudiantes de los programas de pregrado
de la Universidad de Nariño. Tomaron la información de los estudiantes que ingresaron a la
Universidad de Nariño entre el primer semestre de 2004 y el segundo semestre de 2006,
utilizaron técnicas de clasificación y clustering, descubrieron perfiles socioeconómicos y
académicos de los estudiantes desertores. (Timarán P, Calderón R, & Jiménez T, 2013).
2.4 Definiciones
Para hablar de deserción, es importante precisar algunas definiciones, dado que
según los diferentes estudios se ha planteado de diversas maneras, por lo que (Tinto, 1982),
expone que su modelo fue desarrollado para explicar algunas, no todas, las formas
particulares de comportamiento de abandono configurados en los tipos de educación
superior, por lo que establece la diferencia entre deserción como fracaso escolar y retiro
voluntario y su primera definición de deserción, resultó ser insuficiente o ambigua, por lo
que tuvo que revisarla. Según el planteamiento de(Tinto, 1989) el estudio de la deserción
Capítulo 2 37
perspectivas sino también una gama de diferentes tipos de abandono. Adicionalmente,
afirma que ninguna definición puede captar en su totalidad la complejidad de este fenómeno.
Deserción: en la mayoría de los trabajos referenciados, se ha definido la deserción como un abandono voluntario y puede ser explicado por diferentes categorías de variables:
socioeconómicas, individuales, institucionales y académicas. Cada institución lo asume
desde el punto de vista del enfoque que le dé a su análisis. Sin embargo, se ha tomado como
referencia el trabajo propuesto por la Universidad de Antioquia, donde plantea algunas
definiciones:
Deserción: la situación en la que incurre un estudiante cuando aspira a obtener un título universitario y no lo logra.
Desertor: es la persona que, habiendo sido admitido en una institución universitaria de educación superior, no registra matrícula durante dos semestres consecutivos. La
Universidad Nacional estableció una variación de desertor a través del tiempo, ellos
consideran que, si un estudiante no presenta matrícula durante cinco semestres consecutivos,
la probabilidad de retornar sus estudios es muy baja. De igual manera la Universidad de
Antioquia planteó, tres semestres para las carreras de ingeniería y dos para las demás; para
esta investigación, se tomó dos semestres.
Teniendo en cuenta lo anterior, existen 2 tipos de abandono, según el tiempo y según
espacio. Con respecto al tiempo se clasifica en:
ii) deserción temprana: persona que abandona sus estudios en los cuatro primeros semestres de la carrera.
iii) deserción tardía: persona que abandona los estudios en los últimos seis semestres, es decir, a partir del quinto semestre en adelante.
iv) deserción tardía sin grado: persona que abandona los estudios una vez ha terminado sus materias, sin obtener el título, que es una nueva categoría adoptada
por esta investigación.
Adaptado por el autor de: (Vásquez V. et al., 2003) y (Castaño et al., 2004), (Castellanos, Alvarado, & Villamil, 2018)
Con respecto al espacio, se divide en:
Figura 2-1
Capítulo 2 39
i) deserción interna o del programa académico: hace referencia al estudiante que
decide cambiar su programa académico por otro que ofrece la misma institución
universitaria.
ii) deserción institucional: en este caso el estudiante abandona la universidad, pero
continúa sus estudios en otra institución.
iii) la deserción del sistema educativo: en este caso el estudiante abandona el sistema
educativo, ya no estudia más. (Vásquez V. et al., 2003) y (Castaño et al., 2004).
Adaptado de: (Vásquez V. et al., 2003) y (Castaño et al., 2004), (Castellanos et al., 2018)
2.4.1 Tipos de Variables
Figura 2-2
Según la clasificación de los tipos de variables, planteadas por el estudio realizado en la Universidad
de Antioquia y posteriormente acogido por el CEDE de la Universidad de los Andes, se definen cuatro grupos
para clasificar las variables o factores explicativas de la Deserción (Vásquez V. et al., 2003), (CEDE & Andes,
2007) :
Individuales: tienen que ver directamente con el estudiante.
Socioeconómicos: relacionados con la situación económica, financiera y estrato
social del estudiante.
Académicos: tienen que ver con la historia académica del estudiante y su rendimiento
en la universidad.
Institucionales: relacionados con la Institución de Educación Superior a la que está
matriculado el estudiante.
A continuación, se muestra la tabla de determinantes de la deserción establecidos por
el CEDE de la Universidad de los Andes y que fueron acogidos por el Ministerio de
Capítulo 2 41
Tabla 2-1
Factores determinantes para la deserción
Individuales Socioeconómicos Académicos Institucionales
-Edad -Estrato social -Orientación profesional -Normatividad
académica.
-Género -Situación laboral del
estudiante
-Tipo colegio de secundaria
-Becas y formas de financiamiento.
-Estado Civil -Situación laboral de
los padres
-Rendimiento académico superior
-Recursos universitarios.
-Calamidad y/o problema doméstico
-Dependencia
económica -Métodos de estudio.
-Relaciones con profesorado y demás estudiantes.
-Integración social -Personas a cargo -Calificación con el
examen de admisión
-Grado de compromiso con la institución educativa. -Expectativas no
satisfechas
-Nivel educativo de los padres
-Insatisfacción con el
programa académico. -Calidad del programa. -Incompatibilidad horaria
con actividades extra académicas
-Entorno familiar
-Carga académica (número de materias por semestre).
-Entorno
macroeconómico del país
-Repitencia
2.5 Comentarios a los modelos
En cada una de las investigaciones anteriores realizadas por las diferentes universidades
públicas y privadas del país, se han centrado en modelos estadísticos, con datos suministrados por
las oficinas de sistemas y de planeación de las propias instituciones y por los datos
disponibles en el SPADIES, con el fin de cuantificar y caracterizar los posibles desertores, dichos
estudios pueden agruparse en dos grandes categorías: en la primera se ubican los modelos de
elección discreta, entre los que se encuentran los de regresión binaria y multinomial, junto
con sus derivados; en la segunda se hallan los de análisis de supervivencia, más conocidos
como modelos de duración (Montes G. et al., 2010). Estos modelos sirven de base para la
investigación aquí propuesta, sin embargo, ninguna de ellas considera marcos teóricos desde
dan cabida a aspectos muy importantes como auto-organización, emergencia y sistemas no
CAPÍTULO 3
3.
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad se ocupan del modo como los fenómenos, sistemas y
comportamientos evolucionan y ganan grados de libertad; se trata de sistemas que captan
información; fenómeno sensible a las condiciones iniciales. (Maldonado & Gómez, 2010).
Las ciencias de la complejidad no son reduccionistas, hacen síntesis. Hay quienes reconocen
que “las ciencias de la complejidad son ciencias recientes en el ámbito de la humanidad, sin
embargo, ya han dado muestras muy profundas de resolver problemas que la ciencia clásica
no había podido siquiera abordar” (Villamil y Gómez, 2009).
El físico H. Pagels ya señalaba en los años 1980, con referencia a la importancia e
impacto de las nuevas ciencias y los nuevos métodos (el libro se publica en inglés en 1988)
y es citado en (Maldonado, 2018a) :
“Estoy convencido de que las sociedades que dominen las nuevas ciencias de la
complejidad y puedan convertir ese conocimiento en productos nuevos y formas de
organización social, se convertirán en las superpotencias culturales, económicas y militares
del próximo siglo. Aunque hay grandes esperanzas de que así se desarrollen las cosas, existe
también el terrible peligro de que esta nueva proyección del conocimiento agrave las
3.1. Sistemas Complejos
Existen diversas definiciones de sistemas complejos, pero no existe una definición
única aceptada, por lo que es más fácil hablar de las características. En términos generales
se pueden señalar las siguientes: son sistemas formados por muchas partes o componentes,
las cuales interactúan y dan lugar a comportamientos colectivos, típicamente no lineales,
estos pueden surgir y evolucionar y se auto-organizan, de manera que no son ni
completamente regulares ni completamente aleatorios, permitiendo el desarrollo de
comportamientos emergentes en escalas macroscópicas. (Sayama, 2015) (Castellanos et al.,
2018), muchos de ellos son impredecibles, manejan incertidumbres y son sensibles a las
condiciones iniciales.
Ejemplos de sistema complejo, pueden ser, la célula, la colonia de hormigas,
colección de animales o aves o bacterias o personas que interactúan, lo que les permite tener
patrones de comportamiento globales; el cerebro, el agua, el cuerpo humano, las proteínas,
la sociedad, etc.
Como lo señala el artículo “Science and Complexity” de Warren Weaver, con una
descripción cronológica de los tipos de problemas asociados a las variables y la manera de
Capítulo 2 45
1. Problemas de simplicidad, centrada principalmente en 2 variables.
2. Problemas de complejidad desorganizada, plantea muchas variables de manera
desorganizada (“ciencia de promedios”, varianza, regresiones, entre otras).
3. Problemas de complejidad organizada, se sitúa entre las dos anteriores, ya que define
un número de variables que no es pequeña ni grande, no son independientes, crean
un sistema complejo.
En la figura 3.1. se muestra el mapa de la ciencia de sistemas complejos, en el que
se especifican siete áreas, tres círculos de la izquierda corresponden a raíces de las ciencias
de la complejidad (dinámica no lineal, teoría de sistemas y teoría del juego) los otros cuatro
círculos (Formación de Patrones, Evolución y Adaptación, Redes y Colectivo
Comportamiento) son las áreas más recientes, también se evidencian dos características
principales que atraviesan casi todas las subáreas de sistemas complejos: emergencia y
Figura 3-1
Mapa visual y organizacional de ciencia de sistemas complejos. Tomado de Sayama, adecuado por la autora
La Auto-organización y emergencia se destacan como base de las disciplinas y conceptos
de las ciencias de la complejidad, los cuales son tenidos en cuenta dentro de este trabajo.
3.2. Complejidad en las ciencias sociales
No todo lo que existe es complejo, muchos sistemas y sus problemas son
Capítulo 2 47
tiempo, lo que se ha denominado Sistemas de complejidad creciente, en el tiempo y en el
espacio. Así caracteriza a las ciencias sociales en el trabajo con problemas de sistemas
complejos.
Las ciencias sociales se ocupan de las relaciones entre el hombre y la naturaleza
(convivir con la naturaleza) hacia lo que se definiría como el Buen Vivir, tiene múltiples
retos para resolver preguntas que plantean desde las ciencias de la complejidad como en
ciencias sociales y humanas, la experimentación “strictu sensu no es posible, o bien su
realización es altamente limitada” entonces el modelado y la simulación resultan muy
apetecidas por las facilidades que ofrecen los desarrollos y avances en computación y en
las ciencias empíricas y deductivas, asimismo, amplía los dos tipos de métodos científicos:
no sólo los cuantitativos y cualitativos, sino que se suma a estas el modelado y la simulación
(Maldonado, 2018a).
Cuando se habla de sistemas sociales, para hacer referencia a las ciencias sociales,
tácitamente se habla de humanos, y estos sistemas realmente se convierten en tres teorías:
teoría de sistemas sociales naturales, humanos y artificiales (Maldonado, 2018b).
Los especialistas reconocen que los sistemas sociales son de los más complejos
conocidos o mejor aún, por conocer, en estos se manifiestan la inmensa mayoría de las
características de los sistemas complejos, principalmente la auto-organización y la
emergencia; auto de endógeno (sin participación externa). En el sentido extenso de la
hay reordenamientos interiores en la deriva por el entorno. Por otra parte, la emergencia se
manifiesta como el surgimiento de nuevas propiedades que no se encuentran en ninguno de
los componentes que se manifiestan en un nivel superior y/o por la dinámica del sistema en
el trascurso del tiempo, aspectos que son regularmente contra-intuitivos e impredecibles por
su carácter no determinista. Por ejemplo, la vida de una célula es una propiedad global y no
puede adscribirse a ninguna componente en concreto. Además, los organismos vivos tienen
capacidades de autorregulación (en varias de sus formas) que les permiten mantener el
equilibrio químico interno y desarrollar funciones que les permiten intercambios con el
medio. (Kauffman, 2003), (Luisi & Leal, 2010), Weber,2002; (Maturana & Varela, 1980).
Así como la economía y la ecología proceden de la misma raíz “eikos” (casa), en
tanto la primera se asocia con la gestión de recursos precarios, la econosfera está constituida
de individuos autónomos que invaden los adyacentes posibles en busca de alimento y
posibilidades de reproducción. Tal dinámica bajo esas características, dan cabida a toda la
existencia en el Planeta Tierra desde las sociedades de humanos y sociedades de otras
especies, como de la materia inanimada, que también se auto-organiza.
La búsqueda de auto-organización y emergencias tiene una atención importante en
las metodologías de trabajo con sistemas complejos y de complejidad creciente.
Precisamente las heurísticas y meta-heurísticas son estrategias que actúan en esa dirección
para encontrar indicios que describan mejor los comportamientos de dichos sistemas. Hoy
existen muchísimos trabajos en casi todas las disciplinas como medicina, química, ciencias
Capítulo 2 49
implementados en lenguajes computación para simulaciones muy atractivas por la
diversidad de opciones y lo creativo de sus estrategias. En la actualidad existen muchas
herramientas computacionales para construir, modelar y desarrollar simulaciones agrupadas
CAPÍTULO 4
4.
SIMULACIÓN
Desde el punto de vista de las ciencias de la complejidad, el estudio de los sistemas
complejos por sus características, requieren ciertas formas y estrategias metodológicas
particulares, así, la simulación computacional es una de ellas, implica estudiar los
comportamientos de las interacción entre los diferentes agentes, que no sólo actúan en
ambientes cambiantes sino que también pueden ser o no homogéneos y además ser
adaptativos e incluso se auto-organizan y evolucionan, entonces, simularlos
computacionalmente permite comprender o estudiar su comportamiento, pero también
posibles comportamientos emergentes. Aquí se habla de simulación computacional ya que
toma el sistema objetivo o referente a partir de este se diseña y construye el modelo para
posteriormente realizar ejecuciones en un simulador a través del uso del computador, que
describan comportamientos ulteriores del sistema complejo. Mediante la ejecución de la
simulación, se genera un conjunto de datos, que pueden ser contrastados con el mundo real,
tal como se muestra en la Figura 4.1. la lógica de la simulación como un método (Nigel
Gilbert & Klaus G Troitzsch, 2005). La simulación es un tipo particular de modelado
(modelización) e introduce la posibilidad de una nueva manera de pensar acerca de los
procesos sociales y económicos, basados en ideas sobre la aparición de la conducta compleja
de actividades relativamente simples (Simón 1996), (Nigel Gilbert & Klaus G Troitzsch,
Adaptado de (Nigel Gilbert & Klaus G Troitzsch, 2005)
La simulación computacional (en adelante simulación) ha adquirido estatus en el
estudio de fenómenos pertenecientes a las ciencias sociales, usada en diferentes áreas como
: “aplicaciones de modelado del comportamiento del agente en el mercado de valores
(Arthur et al, 1997) y suministro de cadenas (Macal, 2004a), modelado para predecir la
propagación de epidemias (Bagni et al, 2002) y la amenaza de la bio-guerra (Carley et al,
2006), modelado del sistema inmune adaptativo (Folcik et al, 2007), modelado para la
comprensión del comportamiento del consumidor (North et al, 2009), modelado para
comprender la caída de las civilizaciones antiguas (Kohler et al, 2005), modelado de la
participación de las fuerzas en el campo de batalla (Moffat et al, 2006) o en el mar (Hill et
al, 2006)," entre otras muchas aplicaciones con resultados positivos en comprender
fenómenos y sistemas sociales complejos. (Wilensky & Rand 2015)
Algunos autores como Macal & North acentúan metodológicamente reconocer los
sistemas complejos y la vía de la simulación basada en agentes; en el mismo sentido, otros
autores afinan estos conceptos como: Barrientos y Huerta que proponen tres enfoques
Figura 4-1
