1 División de Educación Superior Departamento de Financiamiento Institucional Informe de Cierre Convenio de Desempeño Universidad Técnica Federico Santa María “Fortalecimiento de capacidades institucionales de prevención del fracaso académico, a través de detección temprana y orientación psicopedagógica” Gestión institucional para fines estratégicos, de gestión del cambio y mejoramiento de la calidad. FSM1412 Inicio Legal: 23 de diciembre de 2014 Período de ejecución: Fecha de inicio legal, 23/12/2014 - Fecha de cierre 23/12/2017 Fecha de presentación del informe: 23/02/2018
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División de Educación Superior Departamento de Financiamiento Institucional
Informe de Cierre Convenio de Desempeño
Universidad Técnica Federico Santa María
“Fortalecimiento de capacidades institucionales de prevención del fracaso
académico, a través de detección temprana y orientación psicopedagógica”
Gestión institucional para fines estratégicos, de gestión del cambio y
mejoramiento de la calidad.
FSM1412
Inicio Legal: 23 de diciembre de 2014 Período de ejecución: Fecha de inicio legal, 23/12/2014 - Fecha de cierre 23/12/2017
Fecha de presentación del informe: 23/02/2018
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INDICE
1 Estado de avance Convenio de Desempeño a la fecha de término de ejecución ........................................................................................... 3 1.1 Cumplimiento de actividades e hitos por objetivos del Convenio de Desempeño .......................................................................................... 3 1.2 Cumplimiento de indicadores, a la fecha de término de la ejecución del Convenio de Desempeño ........................................................... 53 1.3 Resumen ejecución de recursos del Convenio de Desempeño ($ Nominales) ............................................................................................ 58 1.5 Análisis de la Ejecución Financiera .............................................................................................................................................................. 63
2 Aspectos relevantes sobre implementación del Convenio de Desempeño ................................................................................................... 66 2.1 Organización responsable del Convenio de Desempeño. ............................................................................................................................ 66 2.2 Logros del Convenio de Desempeño. ........................................................................................................................................................... 68 2.4 Cumplimiento de compromisos derivados de la implementación del Convenio............................................................................................ 69 2.5 Dificultades para el avance ........................................................................................................................................................................... 70 2.6 Desafíos ....................................................................................................................................................................................................... 70
3 Percepción sobre la implementación y avance de Logros del Convenio de Desempeño ............................................................................ 72 3.1 Percepción de autoridades universitarias ..................................................................................................................................................... 72 3.2 Percepción de académicos ........................................................................................................................................................................... 73 3.3 Percepción de estudiantes ........................................................................................................................................................................... 73 3.4 Percepción de funcionarios .......................................................................................................................................................................... 78 3.5 Percepción de actores externos ................................................................................................................................................................... 79 3.6 Otros comentarios ........................................................................................................................................................................................ 79
4 Anexos obligatorios ............................................................................................................................................................................................ 80 4.1 Planilla Excel Indicadores Banco Mundial .................................................................................................................................................... 80 4.2 Planilla Excel Formato de Inventarios CD .................................................................................................................................................... 81
5 Anexos complementarios de la Institución (Opcional) .................................................................................................................................... 82
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1 Estado de avance Convenio de Desempeño a la fecha de término de ejecución
1.1 Cumplimiento de actividades e hitos por objetivos del Convenio de Desempeño
Objetivo General del Convenio de Desempeño:
Disminuir el fracaso universitario a través de la detección temprana de estudiantes en riesgo académico por medio de una plataforma
digital que articule información de trayectorias académicas y extra académicas que permitan mejorar la gestión en docencia
universitaria y articular un plan de orientación psicopedagógica.
Objetivo Específico 1: Concebir un modelo que identifique y pondere los diversos factores condicionantes del éxito/fracaso
universitario y permita cierta predicción de la trayectoria de los estudiantes de la Universidad.
Hitos/actividades – Objetivo Específico 1
Descripción Hito / Actividades (según formulación del PM)
Fecha programada Fecha cumplimiento
EFECTIVA
Logrado a la
fecha de término SI, NO
Medios de Verificación adjuntos al presente informe (indicar el número de anexo
correspondiente)
Término actividad cumplimiento de hito
(mes/año)
Término actividad Cumplimiento de hito
(mes/año)
HITO N°1: Documentar el Estado del Arte. 07_2015 10_2015 SI • Informe de Análisis.
• Informe de Ciclo Básico.
• Memorias del Depto. de Informática.
- Revisión de Documentación Interna de
proyectos anteriores, bibliografía nacional
y extranjera.
07_2015 10_2015 SI
HITO N°2: Construir modelo(s) predictivo(s)
parametrizable. 08_2015 04_2016 SI • Informe avance de
diagnóstico claro AT
• Actas de reuniones con Equipo Ejecutivo
• Memorias del Depto. de Informática
• Informe Final.
- Revisar marcos teóricos detección. 05_2015 09_2015 SI - Diseñar modelo(s) de predicción. 04_2015 04_2016 SI - Definir requerimientos de datos. 03_2015 03_2016 Si - Crear encuesta complem. Ingreso.
08_2015 03_2016 SI
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Hitos/actividades – Objetivo Específico 1
Descripción Hito / Actividades (según formulación del PM)
Fecha programada Fecha cumplimiento
EFECTIVA
Logrado a la
fecha de término SI, NO
Medios de Verificación adjuntos al presente informe (indicar el número de anexo
correspondiente)
Término actividad cumplimiento de hito
(mes/año)
Término actividad Cumplimiento de hito
(mes/año)
HITO N°3: Validar el modelo según datos
históricos. 09_2015 01_2018 SI
• Informe de análisis y resultados. - Ajustar modelo, usando datos de años
anteriores. 09_2015 01_2018 SI
HITO N°4: Diseñar arquitectura de aplicación. 01_2016 11_2017 SI • Informe avance AT.
- Modelado de la aplicación. 09_2015 09_2017 SI - Formato de datos y conectores. 10_2015 10_2017 SI - Diseño de interfaces. 01_2016 11_2017 SI HITO N°5: Adquisición de hardware (servidores
y storage). 11_2015 N/A N/A
• TdeR Licitación Facturas y equipos físicos.
- Especificación equipamiento. 09_2015 N/A N/A - TdeR y licitación. 09_2015 N/A N/A - Compra y recepción. 10_2015 N/A N/A - Instalación y configuración. 11_2015 N/A N/A
Análisis cualitativo del avance del Objetivo Específico 1:
En distintos estudios de fracaso estudiantil realizados en la Institución, se ha detectado que en los primeros años de estudio existen
los porcentajes más altos de deserción, asociado al desempeño académico en el Ciclo Básico (primeros dos años) de formación.
Estudios institucionales acerca de causales de deserción, muestran que los abandonos de estudios en su mayoría están asociado a
causas vocacionales y académicas.
Con el fin de detectar a tiempo y cuantificar la probabilidad de abandono de un estudiante, se calibraron modelos predictivos mediante
la técnica de redes neuronales, las que entregaron un mejor porcentaje de acierto en comparación a otras técnicas como árboles de
decisión y regresión logística. Para calibrar estos modelos se consideraron los 5 primeros semestres de trayectoria de un estudiante
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(considerando lo explicado anteriormente), con especial énfasis con la matrícula del estudiante en los semestres 3 (retención de primer
año) y 5 (retención de segundo año). Para ello se utilizó toda la información de estudiantes de las cohortes 2008 a 2016.
Para la calibración de estos modelos, se entregan datos históricos de entrada clasificados en 4 dimensiones:
• Origen (Tipo colegio, NEM, puntaje PSU, dependencia colegio, Tipo de estudios, etc.)
• Socioeconómico (ingreso familiar, jefe de hogar, situación laboral padres, quintil, etc.)
Para el objetivo del proyecto se privilegió predecir la probabilidad de que un estudiante se matricule en el semestre respectivo de
modelamiento.
Figura 1: Interacción entre variables de entrada y salida para modelo econométrico.
Los porcentajes de acierto aumentan considerablemente al incluir variables de trayectoria académica en los modelos, y a su vez la
dispersión disminuye, concluyéndose que las variables de origen por sí solas no son capaces de entregar una predicción lo
suficientemente robusta respecto al riesgo de deserción de un estudiante, lo que supone un problema para entregar predicciones para
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estudiantes que se encuentran en su primer semestre académico. Para ello, es que particularmente las encuestas de caracterización
en términos de los constructos autoeficiencia, estrategias de aprendizaje y motivaciones académicas; y de experiencia estudiantil
la cual tuvo durante 2017 su primera aplicación en alumnos de primer (a estos se les tomará posteriormente la encuesta de experiencia
estudiantil) y quinto año cronológico respectivamente, serán un insumo que permita mejorar el acierto de los modelos de predicción,
especialmente en el de primer semestre académico en un largo plazo, en la medida que se genere un historial que permita el
entrenamiento de las redes neuronales.
Para semestres posteriores se entrenaron redes de las cohortes 2008 a 2016, para Casa Central y Campus Santiago, donde además de
la información de origen y socioeconómica, se incluyó trayectoria académica de los semestres 1 y 2 (véase Anexo 1).
Tabla 1: Resultados predicciones de primer año (3er semestre) para cohorte 2016.
También se definieron 4 umbrales, de los cuales depende la clasificación de riesgo de deserción que se encontrará el estudiante en
determinado semestre:
Tabla 2: Colores y descripción de umbrales de riesgo académico.
Umbral Descripción Umbral
Rojo Riesgo inminente < 0,2
Naranjo Riesgo considerable [0,2; 0,4[
Azul Riesgo leve [0,4; 0,6[
Verde Sin riesgo >= 0,6
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Para la retención en el cuarto y quinto semestre cronológico (retención segundo año), se calibraron modelos que consideran los
siguientes desfases de semestres (véase variable en anexo 2):
• Predicción de retención en 5to semestre con datos hasta 3er semestre para CC.
• Predicción de retención en 5to semestre con datos hasta 4to semestre para CC.
• Predicción de retención en 4to semestre con datos hasta 2do semestre para CC.
• Predicción de retención en 4to semestre con datos hasta 3er semestre para CC.
Tabla 3: Resultados predicciones de 4to semestre y 5to semestre (2do año).
Semestre a predecir
Último semestre de datos
Desviación estándar
Acierto [%]
4 2 23.89 82.46
4 3 19.03 93.60
5 3 22.55 84.20
5 4 24.30 85.59
Observando la tabla se puede notar que los resultados mejoran al tener desfase cero entre el semestre a predecir y el último semestre
de datos. Esto se debe a que al tratarse de semestres consecutivos la retención o deserción es inminente, por lo tanto, a la red le
cuesta menos trabajo entender el éxito o fracaso del estudiante a partir de su rendimiento académico.
Al comparar los dos aciertos más altos podemos observar que existe una gran diferencia entre ellos que bordea el 8%, lo cual se debe
a que el semestre a predecir, en el mejor caso, corresponde a un semestre par, es decir, a un segundo semestre académico. Esto se
debe a la tendencia de los alumnos de continuar con sus estudios a pesar de un mal rendimiento en un primer semestre. La tendencia
dice que los estudiantes prefieren retirarse de la universidad al término del año académico en lugar de retirarse a mitad de año.
Finalmente se concluyó que para los requerimientos del proyecto es conveniente utilizar aquellos modelos que consideran un desfase
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de dos semestres con respecto a la predicción, para obtener en un momento oportuno un indicio de posible deserción de un
estudiante.
Como último experimento, considerando el 7mo semestre (retención 3to año), se comparan un modelo que utiliza solo variables
académicas y otro que incorpora variables de tipo no académicas (véase variables en anexo 3).
Tabla 4: Resultados predicciones 7mo semestre (3er año), con y sin variables de origen, respectivamente.
Semestre a predecir
Solo datos curriculares
Desviación estándar
Acierto [%]
7 No 21.53 89.62
7 Sí 23.63 82.72
Se observa que ambos resultados son satisfactorios en términos predictivos, pero al mismo tiempo podemos ver una diferencia
importante entre ellos. Con este resultado podemos concluir que los datos curriculares por si solos funcionan bien, pero en conjunto
con las variables de origen se llega a un mejor resultado, por lo tanto, para este proyecto y sus redes predictivas definitivas se decide
utilizar variables de entradas curriculares y de origen en conjunto.
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La incidencia de cada una de las dimensiones para cada modelo es la siguiente:
Tabla 5: Incidencia de dimensiones en cada red neuronal.
Dimensión Red 1er año
[%] Red 2do año
[%] Red 3er año
[%]
Origen 21,09 11,62 20,29
Socioeconómico 32,33 11,14 15,62
Académico 46,58 62,09 53,42
Institucional - 15,14 10,66
Puede observarse que en las variables clasificadas dentro de la dimensión “Académico” tiene la mayor incidencia dentro de las
predicciones, con una aproximación promedio de 50% de la ponderación. De manera particular, esta dimensión incide en un 60% para
la retención de 2do año, enfatizando de esta manera que de manera particular en esa etapa de la trayectoria académica la deserción
por factores de índole académica es más reiteradas que en primer año y en tercer año.
Asimismo, se observa que en primer año hay una gran cantidad de casos (más del 50%) donde el origen de la deserción se debe a
factores extra académicos), como problemáticas de tipo socioeconómico o de origen.
Por último, una vez que el estudiante ya tiene una trayectoria en la Universidad, aparecen variables de tipo Institucional que pueden
influenciar en la decisión de abandonar la Universidad. En conjunto con las Académicas, estas son las que más inciden en el modelo de
predicción para retención de segundo año.
La falta de tan solo un dato en las bases de datos institucionales para la predicción de un estudiante supone que esta no puede
realizarse, por lo que a su vez se han utilizado metodologías alternativas que permitan cubrir el 100% de la población regular de un
semestre respectivo.
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En el caso de primer año1 2, se ha utilizado la información del puntaje PSU con el cual ingresó el estudiante y el promedio de notas de
los certámenes de las asignaturas de Matemática.
Tabla 6: Condiciones para predicción de riesgo en estudiantes de primer año.
Umbral Condición
Rojo
• PSU_Mat < 670 ʌ Prom_Mat < 45
• PSU_Mat = [0; 850] ʌ Prom_Mat = NSP (No se presentó a un certamen)
Naranjo
• PSU_Mat < 670 ʌ 45 ≤ Prom_Mat < 55
• PSU_Mat > 670 ʌ Prom_Mat < 45
Azul
• PSU_Mat > 670 ʌ Prom_Mat ≥ 45
• PSU_Mat < 670 ʌ Prom_Mat ≥ 55
Donde:
PSU_Mat: Puntaje PSU en prueba de Matemática.
Prom_Mat: Promedio de certámenes en asignaturas de Matemática cursadas en un semestre.
Mientras que para segundo año y superiores (que no se encuentran en la predicción de redes neuronales para el S1-2017), se hizo uso
del listado de alumnos en “riesgo académico”3 del primer semestre de 2017, que considera a todos aquellos alumnos que estén
1 Se considera que cualquier estudiante de primer año tienen un riesgo académico al menos leve. 2 Solo durante el primer semestre, ya que durante el segundo semestre los estudiantes ya poseen trayectoria académica. 3 Al encontrarse en el “Listado de Riesgo Académico”, se considera que todos estos estudiantes tienen un riesgo al menos de carácter leve.
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cursando 2 asignaturas por 2da oportunidad (2 VTR2), 1 asignatura con VTR2 y otra con VTR3 o superior. Todos los estudiantes de este
listado están en riesgo de caer en incumplimiento reglamentario.
Las condiciones utilizadas fueron:
Tabla 7: Condiciones para predicción de riesgo en estudiantes de segundo año y superior.
Azul • Si no se cumplen ninguna de las condiciones anteriores.
Donde:
VTRX: Número de veces que se ha reprobado una asignatura específica.
PA: Prioridad académica. Factor institucional que mide el desempeño académico de un estudiante. Por reglamento, si la
Prioridad Académica de un estudiante es inferior a 2500 al término del año académico, se considera como alumno eliminado.
VTR_Asign_1año: Número de veces que se ha cursado una asignatura específica.
Cred_Ins_Sem: Número de créditos inscritos en el determinado semestre.
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Finalmente para aquellos casos que no puedan ser evaluados ni por modelo predictivo ni las condiciones explicadas anteriormente
(casi todos estos casos corresponden a estudiantes de curso superior que no se encuentran4 en el “Listado de Riesgo Académico”), se
entrega una clasificación de riesgo según la Prioridad Académica, según las siguientes condiciones:
Tabla 8: Condiciones de predicción en estudiantes que no aparecen en lista de riesgo académico.
Umbral Condiciones
Rojo PA < 3500
Azul 3500 ≤ PA < 4000
Verde PA >= 4000
En la medida que la entrega de variables y acceso a las fuentes de datos se vayan consolidando, la mayor parte de las predicciones
deberán ser entregadas mediante modelos de redes neuronales (durante los semestres 2 a 5), si no se complementará con los filtros
de condiciones anteriormente explicados.
Mediante la Asistencia Técnica 1 “Diseño del modelo predictivo”, se levantó información adicional que cual no había sido medida con
anterioridad dentro de la Universidad, y que puede aportar nuevas variables que permitan aumentar los porcentajes de aciertos de
los modelos de predicción. Esto se llevó a cabo mediante los instrumentos (encuestas) “Caracterización de Estudiantes de Primer Año”
y “Experiencia Estudiantil”, las cuales mediante la realización de Focus Group fueron adaptadas a la realidad de la UTFSM. Además, se
calibrarán modelos de predicción paralelos al de redes neuronales, que permitan predecir la presencia y ausencia de un estudiante de
acuerdo a su calidad académica.
4 Al no encontrarse en el “Listado de Riesgo Académico”, se considera que todos los estudiantes tienen un riesgo al menos de carácter leve.
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El instrumento “Caracterización de Estudiantes de Primer Año” está orientado en la caracterización del estudiantado de la cohorte de
ingreso desde los siguientes constructos, los cuales fueron sometidos a un análisis de “Confiabilidad”5:
1. Autoeficacia Académica: Confianza que tiene el estudiante en su capacidad para dominar estrategias cognoscitivas de
aprendizaje, manejar su tiempo y regular sus esfuerzos en esta área.
2. Estrategias de Aprendizaje: Conjunto ordenado de acciones que se dirigen a un fin concreto, conocido y que conduce a
resultados precisos. A su vez, este constructo posee las siguientes sub-dimensiones de análisis:
o Metacognitivas evaluativas.
o Procesamiento de la información.
o Disposicionales y Control de Contexto.
El primer constructo presenta una estructura de respuesta Likert de 5 puntos: “totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, neutral, de
acuerdo y totalmente de acuerdo”; y para el segundo constructo el formato Likert de 5 puntos se estructura como: “nunca, pocas
veces, a veces, muchas veces y siempre”.
Esta encuesta fue aplicada a estudiantes de la cohorte 2017 de Campus Casa Central, Campus San Joaquín y Campus Vitacura, lo que
considera un total de 1.376 unidades muestrales (población objetivo). Posteriormente se llevó a cabo técnicas de muestreo para
obtener el número necesario de respuestas tanto de manera institucional, como por campus y carrera, para que las respuestas sean
estadísticamente válidas.
El segundo instrumento direcciona su acción a evaluar de la interacción entre el estudiantado (2do y 4to - 5to año) y la universidad a
través de la adaptación del instrumento “National Survey the Student Engagement” (NSSE). Esta fue adaptada la realidad universitaria
chilena y de la UTFSM para efectos de esta asesoría, fue confeccionada por el Center for Secondary Research (CPR) de la Universidad
5 “La medición de una variable o concepto es fiable cuando mediciones repetidas dan la misma estimación de la variable”. En este sentido, la confiabilidad o consistencia interna se llevó a cabo mediante el procedimiento de alfa de Cronbach.
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de Indiana. Durante 2017 fue aplicada por 725 IES’s, con una participación de 500.000 estudiantes. A nivel latinoamericano ha sido
aplicada por instituciones de Colombia y México, y de manera exploratoria en Chile.
Conceptualmente, Student Engagement plantea que cuanto más los estudiantes se involucran en un tema o materia, más sabrán sobre
él, y cuanto más los estudiantes practiquen y obtengan retroalimentación de los profesores en sus trabajos escritos y resolución de
problemas colaborativos, más profundo llegarán a comprender lo que están aprendiendo y más hábiles se volverán en el manejo de la
complejidad, la tolerancia a la frustración, y en el trabajar con personas de diferentes orígenes o con diferentes puntos de vista.
La encuesta sobre la Experiencia Estudiantil USM (NSSE) está diseñada para proporcionar información agregada para diez índices
sumativos, los denominados Engagement Indicators, los cuales están construidos para dar cuenta de variables sustantivas del proceso
de experiencia del estudiantado en la universidad. Estos indicadores presentan en su métrica una escala de 0 a 606 puntos y permiten
la comparación entre el estudiantado de cursos inferiores (la experiencia de primer año) y superiores (la experiencia de al menos
cuatro años), como también entre distintos Campus. Estos indicadores son:
1. Aprendizaje colaborativo: Se refiere a que “colaborar con los compañeros pares en la resolución de problemas o en el dominio
de materia difícil, profundiza la comprensión y prepara a los estudiantes para lidiar con el desorden y problemas imprevistos
que encuentran durante y después de la universidad. Trabajar en proyectos de grupo, pedir ayuda a otros para la materia difícil
o explicar esta a los demás, trabajando a través de la materia del curso en la preparación para los exámenes, todas estas
representan actividades de aprendizaje colaborativo”.
2. Aprendizaje Reflexivo e Integrativo: supone “conectar personalmente con el material de la asignatura y exige a los estudiantes
relacionar sus experiencias y entendimiento con los contenidos en cuestión. Los profesores que enfatizan el aprendizaje
reflexivo e integrador motivan a los estudiantes a hacer conexiones entre su aprendizaje y el mundo que les rodea,
reexaminando sus creencias y teniendo en cuenta los problemas e ideas desde la perspectiva de otros”.
6 Esta escala de puntaje se construye a partir de las transformaciones en valores brutos de 0, 20, 40 y 60 puntos de las alternativas de respuesta “muy poco”, “algo”, “bastante” y “mucho”, respectivamente; o bien, “nunca”, “a veces”, “con frecuencia” y “con mucha frecuencia”.
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3. Interacción Estudiante – profesor: se refiere a “las interacciones con los profesores pueden influir positivamente en el
desarrollo cognitivo, el crecimiento personal y la permanencia de los estudiantes. A través de sus roles formales e informales
como maestros, consejeros y mentores, los académicos de la facultad forman el trabajo intelectual, contribuyen al dominio de
conocimientos y habilidades, y ayudan a los estudiantes a hacer conexiones entre sus estudios y sus planes futuros”.
4. Aprendizaje de orden superior: asume la premisa que “el desafío intelectual y el trabajo creativo son centrales para el
aprendizaje del estudiante y la calidad universitaria. Las universidades promueven altos niveles de rendimiento de los
estudiantes al pedirles a estos involucrarse en tareas cognitivas complejas que requieren más que una simple memorización de
hechos. Este indicador de compromiso capta cuánto se enfatizan en las asignaturas las tareas cognitivas complejas como la
aplicación práctica de teorías y métodos, el análisis, el juicio y la síntesis”.
5. Prácticas efectivas de enseñanza: tiene como soporte la premisa que “el aprendizaje del estudiante depende en gran medida
de la enseñanza eficaz. La instrucción organizada, explicaciones claras, ejemplos ilustrativos, y la retroalimentación efectiva del
trabajo de los estudiantes, representan todos aspectos de la eficacia de la enseñanza que promueven la comprensión y el
aprendizaje de los estudiantes”.
6. Razonamiento cuantitativo: según la investigación en torno a la retención de estudiantes en la universidad ha demostrado que
“la alfabetización cuantitativa, entendida como la capacidad de usar y entender información numérica y estadística en la vida
cotidiana, es un resultado cada vez más importante de la educación superior. Todos los estudiantes, independiente de la carrera
que cursen, deben tener amplias oportunidades para desarrollar su capacidad de razonar cuantitativamente, y así poder
evaluar, apoyar y criticar argumentos utilizando información numérica y estadística”.
7. Interacción con la diversidad: refiere a que “las universidades proporcionan a los estudiantes nuevas oportunidades para
interactuar con y aprender de otros con diferentes orígenes y experiencias de vida. Las interacciones a través de la diferencia,
tanto dentro como fuera del aula, confieren beneficios educativos y preparan a los estudiantes para la participación personal
y cívica en un mundo diverso e interdependiente”.
8. Estrategias de aprendizaje: refieren a que “los estudiantes universitarios mejoran su aprendizaje y permanencia mediante la
participación activa y análisis de la materia de la asignatura, en lugar de acercarse a aprender a través de una asimilación pasiva.
Ejemplos de estrategias efectivas de aprendizaje incluyen la identificación de información clave en las lecturas, la revisión de
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anotaciones después de clase, y el resumir el material del curso. El conocimiento sobre la prevalencia de las estrategias eficaces
de aprendizaje ayuda a las universidades a dirigir las intervenciones para promover el aprendizaje y el éxito del estudiante”.
9. Calidad de las interacciones: refiere a que “ambientes universitarios que se caracterizan por relaciones interpersonales
positivas promueven el aprendizaje y el éxito del estudiante. Los estudiantes que disfrutan de relaciones de apoyo con sus
compañeros, consejeros, profesores y personal son más capaces de encontrar ayuda cuando sea necesario, y para aprender de
y con los que les rodean”.
10. Entorno favorable: refiere a que “las instituciones que están comprometidas con el éxito del estudiante proporcionan apoyo y
se implican en una variedad de dominios, incluyendo el desarrollo cognitivo, social y físico. Estos compromisos fomentan
mayores niveles de rendimiento y satisfacción de los estudiantes. Este indicador de compromiso resume la percepción de los
estudiantes respecto a cuánto hace hincapié la institución en los servicios y actividades que apoyen su aprendizaje y desarrollo”.
La unidad de análisis corresponde a estudiantes de la UTFSM, teniendo tres variables de estratificación: Cohorte de Ingreso (2013,
2014 y 2016), Campus (Casa Central, San Joaquín, y Vitacura) y Carreras de Pregrado (35 para los tres campus), correspondiente a
3.707 estudiantes según la nómina de matrícula del primer semestre de 2017. La encuesta consta de 33 preguntas (31 cerradas y 2 de
carácter abierto).
Cabe destacar que por motivos de confidencialidad de resultados de estas encuestas, solo se ha explicitado la metodología de las
encuestas realizadas, más no los resultados obtenidos. Estos resultados son de gran utilidad para cuantificar factores que no habían
sido considerados con anterioridad, y que a la vez permitirán ajustar los modelos con los que actualmente se está trabajando para
obtener predicciones de deserción, explicados ya en este apartado.
Por último, el modelo auxiliar a las metodologías de redes neuronales y de filtros descritas anteriormente, fue calibrado utilizando la
técnica de Regresión Logística Binaria (logit), con el uso de datos de los estudiantes que han ingresado a la institución entre las cohortes
2008 a 2016. Se utilizan 4 variables dependientes, con el criterio de reflejar trayectorias óptimas “TITULADO” y “REGULAR”y
trayectorias sub-óptimas como abandono “VOLUNTARIO” y abandono por razones “ACADEMICAS”.
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En principio, se incorporan 33 variables independientes o factores al modelo, que refieren a atributos de los estudiantes previos a su
ingreso a la USM (15 primeras), variables de registro de rendimiento académico en la universidad (8 segundas), y Adicionalmente,
están presentes en el modelo 10 variables agregadas que corresponden a atributos de las carreras de pregrado, en una lógica
multinivel, proveniente de la aplicación de la encuesta sobre la “Experiencia Estudiantil” aplicada en el contexto de esta misma
asesoría.
Los resultados de los análisis bivariable, entre las trayectorias académicas por separado (4 dependientes) y los factores predictivos (33
independientes), generan una reducción de variables a considerar en el modelo en función de la existencia o no de relación
estadísticamente significativa entre ellas. El modelo logit final considera 18 variables independientes.
El análisis de la trayectoria de estudiantes regulares, es decir, desde la perspectiva de la retención institucional, constata que la
probabilidad del estudiantado de mantenerse en la USM corresponde a 0,81 para el 1er año (cohorte 2016), de 0,69 para 2do año
(cohorte 2015), de 0,56 para el 3er año (cohorte 2013), y de 0,48 para el 4to año (cohorte 2012).
Para las trayectorias académicas sub-óptimas, la probabilidad de abandono voluntario de primer año (cohorte 2016) alcanza 0,09
puntos, es decir, una relación de 1 estudiante por cada 10 matriculados. El segundo año esta probabilidad es de 0,17 punto (cohorte
2015) y el tercer año de los estudios en valor de ocurrencia alcanza a 0,19 punto (cohorte 2014).
La probabilidad de abandono por motivos académicos sólo alcanza a 0,04 punto (cohorte 2016); en otras palabras, la deserción
académica de primer año se puede graficar como aproximadamente 1 estudiante por cada 20 matriculados. Para el segundo año
(cohorte 2015), la probabilidad de abandono es de 0,09 puntos, es decir, una relación cercana de 1 estudiante de cada 10 abandona la
universidad por motivos académicos. El análisis de las siguientes cohortes de ingreso (2014, 2013, 2012, y 2011) muestra una
probabilidad relativamente constante de ocurrencia de ±0,15 puntos.
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Para la visualización de las predicciones mediante las metodologías descritas anteriormente, se está desarrollando el Sistema de Alerta
Temprana (SAT)7, que cuenta con el apoyo de la Dirección de Tecnologías de la Información, DTI. Su principal objetivo es facilitar la
gestión docente con aquellos estudiantes que se encuentren en Riesgo Académico, tanto para los jefes de carrera, Director de Estudios,
Director de Docencia, VRA, Psicólogos RR.EE., entre otros, con el objetivo de centralizar toda la información del estudiante a lo largo
de su trayectoria, recogiéndola desde las distintas bases de datos institucionales y facilitando así la toma de decisiones de los distintos
actores.
Figura 2: Diagrama de flujo de interacción con SAT.
7 En el informe anterior (y en la propuesta de proyecto) el desarrollo de SAT figuraba como Asistencia Técnica, pero la institución cuenta con los recursos técnicos para ejecutarla de manera interna. Asimismo, fue especificada como parte de Hito 4 del Objetivo Específico 2.
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Sus opciones son:
• Visualizar el riesgo de deserción de cada estudiante matriculado en determinado semestre y su motivo, por campus, carrera,
cohorte, para aquellos estudiantes matriculados y con ramos inscritos en el semestre correspondiente.
• Descargar un reporte de cada alumno, en donde se obtiene información de las distintas fuentes institucionales, como CIAC,
FAE, SIGA, PUB, entre otros, obteniendo así un historial de su estancia en la Universidad. Esta información también puede ser
visualizada sin necesidad de descargar el documento.
• Descargar Resumen Académico sin necesidad de ingresar al SIGA.
• Realizar un seguimiento de las intervenciones realizadas por los actores relevantes y la información recopilada en la misma.
También permite cambiar el estado de la predicción obtenida mediante el modelo, en caso de considerarse necesario.
• Entregar reportes estadísticos a nivel institucional, campus, carrera y asignaturas, para facilitar así la gestión docente, mediante
el uso de indicadores de control.
20
Algunas de las principales opciones y funcionalidades del Sistema de Alerta Temprana a nivel usuario son las siguientes:
Figura 3: Pantalla predicciones SAT.
21
Esta pantalla muestra a todos los estudiantes y su riesgo asociado según las predicciones de las metodologías anteriores. Se pueden
realizar filtros según:
• Campus/Sede.
• Departamento.
• Carrera.
• Semestre predicción.
• Cohorte.
Las columnas que acompañan a cada estudiante son las siguientes:
• Tipo problema: Depende de la dimensión más incidente, según la predicción (origen, socioeconómico, institucional,
académico).
• Contacto estudiante: Información de contacto estudiante (correo electrónico, teléfono de contacto).
• Histórico Predicciones: Pestaña en donde se mostrará las distintas predicciones realizadas para el estudiante a lo largo de su
trayectoria. Se incorporarán también sus modificaciones, motivos de modificación y quién realizó los cambios.
Figura 4: Detalle información columna “Histórico Predicciones”.
22
• Análisis académico: Pestaña que proporciona un análisis de toda la trayectoria histórica de un estudiante. Se entrega
información gráfica y tabulada de indicadores como semestres restantes (según su avance histórico), proyección de número de
semestres totales que el estudiante cursará asignaturas, comparación de Prioridad Académica de un estudiante de acuerdo a
su cohorte y el histórico de su plan de estudios, Créditos inscritos por semestre y créditos aprobados, créditos aprobados y
reprobados por semestre, etc.
Figura 5: Pestaña “Análisis Académico”.
23
• Resumen académico: Permite la descarga del resumen académico del estudiante sin la necesidad de ingresar a SIGA.
• Información personal: Columna en donde se podrá en línea la información personal recogida de todas las bases de datos
institucionales.
Figura 6: Pestaña de “Información Personal”.
24
• Informe Personal: Reporte en PDF, en donde se exporta la información de los estudiantes, recogidas de las distintos BD
institucionales, como en la columna “Información estudiantes”.
Figura 7: Ejemplo reporte estudiante, SAT.
25
En lo que respecta a información agregada a nivel de institución y de los distintos campus, existen los siguientes cuadros de mando:
• Clasificación por carrera: Cuadro que muestra gráficamente de manera absoluta y porcentual el número de estudiantes por
institución, carrera y campus en los distintos riesgos de deserción.
Figura 8: Pestaña “Clasificación por carrera”.
26
• Comparativa clasificación de riesgo: Comparación gráfica mediante un gráfico de torta, de distribución porcentual de los distintos riesgos de deserción, tanto entre campus como el valor agregado institucional.
Figura 9: Pestaña “Comparativo clasificación de Riesgo”.
27
• Clasificación por nivel de estudio: Comparación gráfica en barras de distribución de estudiantes en riesgo por nivel de estudio
(según su avance en la malla de su plan de estudios) a nivel institucional – campus – departamento – carrera.
Figura 10: Pestaña “Clasificación por nivel de estudio”
28
• Clasificación de asignaturas por departamento/plan de estudio: Tabla en donde se observa cómo se distribuyen los inscritos
en cada asignatura de un departamento/plan de estudio en particular según su clasificación de riesgo de deserción, además de
entregar un indicador8 de riesgo de asignatura, según la siguiente fórmula:
�� ∗∑ ���� ∗�� ��
�
Donde,
� = Créditos de la asignatura correspondiente.
�� �= VTR del estudiante i para la asignatura correspondiente.
� = Número total de estudiantes rindiendo la asignatura.
��= Ponderación factor de riesgo según clasificación de riesgo del estudiante i, donde:
Rojo = 1
Naranjo = 0,5
Azul = 0,25
Verde = 0,10
8 La diferencia entre este indicador para las pestañas “Clasificación asignaturas por departamento” y “Clasificación asignaturas por carrera” es que en la primera se consideran todos los estudiantes que están cursando la asignatura en el semestre correspondiente, mientras que en la segunda solo se considera a aquellos que forman parte de la carrera seleccionada.
29
Figura 11: Panel pestaña “Clasificación asignaturas por departamento/plan de estudio”.
Se observa que SAT engloba una serie de opciones que permiten analizar no tan solo al estudiante, sino que de manera agregada a
toda la institución, siendo una herramienta de gran utilidad para la toma de decisiones en lo que respecta a la gestión docente.
30
Explicar aquellas situaciones que han dificultado el logro de los compromisos asociados. E indicar estrategias y actividades para revertir los resultados en el caso de HITOS NO LOGRADOS (Objetivo Específico 1).
Una dificultad que existió durante el proceso de calibración de modelos en términos de tiempo fue la entrega de la data necesaria para
la calibración de los modelos utilizados para las predicciones. Finalmente, esto fue superado y se consiguió entrenar las redes
neuronales que se necesitaban para obtener las predicciones que se cargan en SAT.
Otra dificultad presente durante el desarrollo de este objetivo específico fue conseguir llegar a las tasas de respuestas necesarias para
que las encuestas correspondientes a la Asistencia Técnica tuvieran validez estadística. Esto debido a que esta asesoría comenzó en el
mes de mayo y las encuestas comenzaron a ser aplicadas (vía SurveyMonkey) en julio de 2017, ya avanzado el año académico, y además
considerando la existencia de una paralización estudiantil durante su desarrollo.
Con respecto al Hito 5: “Adquisición de hardware”, este finalmente no se realizó, debido a que la política institucional respecto al
almacenamiento de información es externalizarla en un Data Warehouse, reduciendo así las instalaciones para este fin, y por ende
disponer un mayor espacio físico.
31
Objetivo Específico 2: Desarrollar una plataforma informática que articule datos de la trayectoria académica de los estudiantes con
datos extra académicos que permita detectar aquellos casos en potencial riesgo académico, para enfocar la estrategia de intervención.
Hitos/actividades – Objetivo Específico 2
Descripción Hito / Actividades (según formulación del PM)
Fecha programada Fecha cumplimiento
EFECTIVA Logrado
a la fecha de término SI, NO
Medios de Verificación adjuntos al presente informe (indicar el número de anexo
correspondiente)
Término actividad cumplimiento de hito
(mes/año)
Término actividad Cumplimiento de hito
(mes/año)
HITO N°1: Levantamiento y propuestas de
mejora bases de datos. 07_2015 11_2017 SI
• Informe diagnóstico
• Propuesta mejora
• Asistencia y documentación.
- Levantamiento diagnóstico BDI’s. 04_2015 08_2017 SI
- Propuesta de mejora BDI’s. 05_2015 10_2017 SI
- Apoyo en la construcción de la BDI. 06_2015 10_2017 SI
- Documentación y diccionario datos. 07_2015 11_2017 SI
HITO N°2: Implementar mejoras en la
organización de BDI’s. 09_2015 N/A NO
• Documento acreditativo curso.
• Carga de la base
• Informe resultado marcha blanca BDI.
- Capacitación en Oracle. 06_2015 N/A NO
- Análisis propuestas de mejora. 07_2015 N/A NO
- Ejecución mejoras y seguridad. 08_2015 N/A NO
- Poblamiento de datos. 08_2015 N/A NO
- Marcha blanca. 09_2015 N/A NO
HITO N°3: Diagnóstico y mejora de
aplicaciones existentes. 10_2015 06_2016 SI
• Informe actualización. Procesos.
• Mejora aplicación.
• Plataforma de Notas Parciales
- Rev. pertinencia procesos actuales. 09_2015 05_2016 SI
- Rev. y mejora conectores datos. 09_2015 06_2016 SI
- Rev. y mejora interfaces usuario. 10_2015 06_2016 SI
HITO N°4: Concepción desarrollo aplicaciones
atingentes necesarias. 10_2015 N/A
Compr. 2018
• Informe diseño aplicaciones Auxiliares.
• Código programa - Diseño aplicaciones. 10_2015 N/A Compr.
2018
32
Hitos/actividades – Objetivo Específico 2
Descripción Hito / Actividades (según formulación del PM)
Fecha programada Fecha cumplimiento
EFECTIVA Logrado
a la fecha de término SI, NO
Medios de Verificación adjuntos al presente informe (indicar el número de anexo
correspondiente)
Término actividad cumplimiento de hito
(mes/año)
Término actividad Cumplimiento de hito
(mes/año)
- Programación aplicaciones. 7_2016
N/A Compr.
2018 • Documentación.
- Integración con plataforma USM. 7_2016
N/A Compr.
2018
- Documentación. 7_2016
N/A Compr.
2018
Análisis cualitativo del avance del Objetivo Específico 2: Este objetivo específico durante el avance del proyecto fue modificado, para que algunos de sus hitos estuvieron enfocados según las
nuevas necesidades de la institución, la cual tuvo cambios durante su desarrollo. Estos cambios estratégicos responden a las nuevas
condiciones y estrategias en el almacenamiento de data institucional hacia la nube.
Mediante la ejecución de la Asistencia Técnica 2 “Rediseño y normalización de Datos Académicos Institucionales” se logró levantar y
analizar el modelo de datos del sistema operacional SIGA, permitiendo su revisión en cuanto a estructura, creación de tablas y
componentes, con el fin de recomendar y aplicar las buenas prácticas de normalización de BD transaccionales. De esta consultoría
surgieron una serie de recomendaciones y buenas prácticas a aplicar, que permitirán proyectar una actualización del SIGA como una
plataforma en donde se registre todo lo referente con el quehacer académico de cualquier tipo, de manera ordenada y dinámica.
Algunas de estas recomendaciones son aplicables en:
• Esquema de BD.
• Tablas.
• Columnas.
33
• Vistas materializadas.
• Índices.
Se concluye que la existencia de tablas sueltas o “temporales” alteran el buen orden y presentación. Se transmite esta información al
SIGA quien la acoge de buena manera. Sin embargo, pero todo se podría hacer de manera más óptima. También, se menciona la
existencia de tablas fundamentales sin la adecuada normalización, lo que da lugar a inconsistencias y redundancias. Por último, la
existencia de varios administradores de los modelos de datos provoca una desorganización si no se presentan reglas de administración
de modelos de datos. Mejorar estos factores es clave para futuros proyectos de análisis o de expansión del sistema.
Algunas de las recomendaciones se entregadas están el contar siempre con la máxima documentación de los desarrollos tanto de
vistas, tablas, índices, como de procedimientos, funciones, entre otros, importante al momento que se genere una rotación de
personal. También se sugiere normalizar el uso de tablas que son parte del modelo para la experimentación de procesos que no forman
parte de la lógica que se creó el esquema. Se recomienda establecer normas en el nombramiento de objetos, documentarlas para que
así sean aplicadas por todos los administradores de aplicación y datos, entre otras recomendaciones.
Respecto a las mejoras ya realizadas, estas se han desarrollado en aplicaciones específicas de SIGA que han permitido mejorar la
gestión docente en distintas aristas, como lo es el seguimiento del rendimiento parcial de los estudiantes, como reportes a principios
de semestre de posibles estudiantes en riesgo de caer es incumplimiento reglamentario, como:
• Informes de Dirección de Estudios acerca de los estudiantes con excesiva carga académica y con avance académico
insuficiente (alumnos Kamikaze), que permite detectar situaciones de riesgo académico tempranamente en el avance de un
semestre, en alumnos pertenecientes a cualquier año académico.
• Mejora en la detección de los estudiantes en riesgo académico (que considera solo variables académicas) al momento de
preinscribir asignaturas, es decir, antes de que llegue a concretarse la inscripción de asignaturas, permitiendo reducir la carga
del estudiante de ser necesario. De esta forma se controla preventivamente que el alumno pase a estar en riesgo académico.
34
• Módulo de notas parciales en el Sistema de Información de Gestión Académica (SIGA), que permite agregar cada una de las
evaluaciones de la asignatura, las pautas de las evaluaciones y los resultados parciales de las asignaturas, como observar
estadísticas relacionadas al comportamiento de cada uno de los cursos, permitiendo detectar tempranamente el riesgo
académico durante el avance de cada semestre, para los estudiantes que podrían reprobar asignaturas.
A estas se agregaron otras que impactan de manera indirecta al proyecto, pero que permitirán el registro de información que hasta el
momento no se encontraba estandarizada, como el término del desarrollo módulo de ayudantías y el módulo de prácticas, que
permitirán así integrar más información al SAT referente a la trayectoria institucional del estudiante.
De esta manera, se ha realizado un apoyo preliminar para la gestión docente y administrativa, desde estadísticas generales de
asignaturas y paralelos por semestre (módulo de notas parciales) hasta un seguimiento más personalizado y exhaustivo de los alumnos
en riesgo académico (SAT). Además, la propia información de estas aplicaciones ya existentes ha sido incorporada como parte de la
información personal a la cual se puede tener acceso de un estudiante.
Figura 12: Articulación actual de plataformas existentes y en desarrollo para la detección de alumnos en riesgo académico.
Notas parciales
•Información estadística antes del termino del semestre.
•Alertas por perfiles de usuario.
Riesgo académico
•Determinación de alumnos en riesgo por desempeño académico.
•Reportes a agentes pertinentes
SAT
•Información completa de cada estudiante.
•Seguimiento individual del avance del estudiante.
35
Explicar aquellas situaciones que han dificultado el logro de los compromisos asociados. E indicar estrategias y actividades para
revertir los resultados en el caso de HITOS NO LOGRADOS (Objetivo Específico 2).
Los cambios estratégicos en el Objetivo Específico 2 responden a las nuevas condiciones y estrategias en el almacenamiento de data
institucional hacia la nube e implementación del BI Banner como software para distintos procesos institucionales. Debido a esto es
que el hito 2 “Implementar mejoras en la organización de BDI’s” no fue posible de ejecutar, debido a que todos los esfuerzos y recursos
durante gran parte del período de ejecución del proyecto estaba en la aplicación de tales estrategias institucionales. Se llevará a cabo
durante el año 2018 el análisis y ejecución de las mejoras propuestas en la Asistencia Técnica 2.
En lo que respecta al hito 4 “Concepción desarrollo aplicaciones atingentes necesarias”, en su reformulación fue planificada para ser
llevada a cabo por una empresa externa como consultoría. Luego de volver a analizar las distintas posibilidades para el desarrollo de
la aplicación (un cuadro de mando que permitiera el seguimiento y análisis de aquellos indicadores claves en procesos de acreditación,
como también de la propia gestión interna, que se encontrara vinculado al SIGA) se decidió llevar a cabo a través del programador de
SAT, durante el año 2018. Este desarrollo tiene como objetivo fortalecer las herramientas de gestión institucional, y será un
complemento a la información levantada por el proyecto. Se solicitó al MINEDUC la extensión de esta contratación, siendo aprobado
con fecha 05-12-2017.
36
Objetivo Específico N°3: Apoyar la gestión docente a través de la entrega de información periódica sobre alertas tempranas para
modificar las estrategias sobre los estudiantes y facilitar su tránsito formativo elevando la calidad de la formación.
Hitos/actividades – Objetivo Específico 2
Descripción Hito / Actividades (según formulación del PM)
Fecha programada Fecha cumplimiento
EFECTIVA Logrado
a la fecha de término SI, NO
Medios de Verificación adjuntos al presente informe (indicar el número de anexo
correspondiente)
Término actividad cumplimiento de hito
(mes/año)
Término actividad Cumplimiento de hito
(mes/año)
HITO N°1: Perfiles de acceso a reportes. 01_2016 04_2017 SI • Informe diagnóstico.
• Plataforma de notas parciales.
• Requerimiento de datos para Sistema de Alerta.
- Determinar actores relevantes. 11_2015 08_2017 SI
- Determinar las necesidades de
información. 01_2016 08_2017 SI
HITO N°2: Definición de reportes según perfil
de acceso. 5_2016 10_2017 SI
• Informe de Diseño y formulario de validación de usuarios.
- Diseño de estructura del reporte según
perfil. 7_2016 09_2017 SI
- Validación de reporte por usuarios. 5_2016 10_2017 SI
HITO N°3: Monitoreo del uso de los reportes en
los procesos docentes. 5_2016 N/A
Compr. 2018
• Número de consultas a informes emitidos por plataforma de alerta temprana.
- Reunión de coordinación con Dirección
General de Docencia. 4_2016 N/A
Compr. 2018
- Reunión de coordinación con Jefes de
Carrera. 4_2017 N/A
Compr. 2018
- Reuniones con unidades de apoyo al
estudiante. 4_2017 N/A
Compr. 2018
37
Análisis Cualitativo del Avance del Objetivo Específico 3:
Luego de definir los distintos actores relevantes dentro de la gestión docente, se identificaron los perfiles de acceso necesarios para
SAT9, según las características de cada actor:
Tabla 9: Tipos de acceso a contenido de SAT según usuario (actores relevantes).
Tipo de perfil Tipos de acceso a contenido Usuarios
Perfil 1
• Institucional.
• Por Campus.
• Departamento (a nivel agregado y Campus).
• Carrera (a nivel agregado y Campus).
• Rector.
• Vicerrector.
• Director General de Docencia.
• Director de Estudios.
• Director de Relaciones Estudiantiles.
• Coordinador Ejecutivo PACE.
• Coordinador Ejecutivo Tutorías UTFSM.
Perfil 2
• Por Campus.
• Departamento (por Campus).
• Carrera (por Campus).
• Director de Campus.
• Coordinador de Campus Tutorías UTFSM.
• Encargado PACE por Campus.
• Profesional de Apoyo a la Gestión y Permanencia Académica UTFSM (según
Campus).
• Subdirector de Estudios.
Perfil 3 • Departamento (a nivel agregado y Campus).
• Carrera (a nivel agregado por Campus). • Director de departamento.
Perfil 4 • Carrera (por Campus). • Jefe de carrera.
9 Los detalles de cada opción de SAT se explican en “Análisis Cualitativo de Objetivo del Objetivo Específico 1” (página 4).
38
Como ya se mencionó anteriormente, SAT permite análisis tanto de cohortes, carreras, campus, asignaturas, etc. Esto se suma a otras
aplicaciones para la gestión docente, como el módulo de notas parciales en SIGA, que entrega un reporte de seguimiento de
evaluaciones parciales para cada asignatura, para cada paralelo, carrera, Campus, etc., permitiendo la toma decisiones docentes,
principalmente en asignaturas de mayor criticidad (Ciclo Básico). Por otra parte, también está el informe de estudiantes en riesgo
académico, que proporciona un listado preliminar de estudiantes en riesgo de incumplimiento reglamentario, que también apoya la
gestión a nivel docente y de los dispositivos de apoyo al estudiante.
Mediante reuniones con el Director General de Docencia y dirección de campus, directores de ciertos departamentos y jefes de carrera,
además de unidades de apoyo al estudiante, se han presentado el objetivo y principales vistas de SAT, lo que a la vez permitió obtener
retroalimentación respecto a nuevas opciones de utilidad en la gestión docente y de apoyo estudiantil.
Explicar aquellas situaciones que han dificultado el logro de los compromisos asociados. E indicar estrategias y actividades para
revertir los resultados en el caso de HITOS NO LOGRADOS (Objetivo Específico 3).
Respecto al Hito 3: “Monitoreo del uso de los reportes en los procesos docentes”, como se mencionó en “Análisis Cualitativo del
Avance del Objetivo Específico 1”, SAT fue finalizado en noviembre de 2017 y se presentará de manera oficial a nivel institucional (en
una primera etapa, en Campus Casa Central, San Joaquín y Vitacura) durante el comienzo del primer semestre de 2018 (mes de marzo),
para comenzar de esta manera el uso en fase piloto por todos los actores relevantes, y monitorear de manera periódica tanto el uso
como las mejoras que se sugieran durante esta fase. Si bien mediante las reuniones mencionadas este hito tiene un cumplimiento
parcial, se privilegió la finalización de la aplicación antes de llevar a cabo cualquier acción de carácter oficial e institucional, por lo que
se compromete durante el primer semestre de 2018 llevar a cabo el cumplimiento del hito.
39
Objetivo Específico N°4: Diseñar e implementar un plan de intervención profesional que con carácter preventivo que se enfoque hacia
la orientación y asistencia preferente de alumnos en potencial riesgo académico.
Hitos/actividades – Objetivo Específico 4
Descripción Hito / Actividades (según formulación del PM)
Fecha programada Fecha cumplimiento
EFECTIVA Logrado a la fecha de término SI, NO
Medios de Verificación adjuntos al presente informe (indicar el número de anexo
correspondiente)
Término actividad cumplimiento de hito
(mes/año)
Término actividad Cumplimiento de hito
(mes/año)
HITO N°1: Documentar el Estado del Arte en
torno a las estrategias remediales. 12_2015 12_2017 SI
• Informe de Estadías Especialización.
• Propuestas preliminares.
- Estudio preliminar antecedentes. 8_2015 08_2016 SI
- Estadías de Especialización tema. 10_2015 11_2017 SI
- Recapitulación experiencias. 12_2015 12_2017 SI
HITO N°2: Seminario “Modelos de prevención
de la Deserción Universitaria”. 10_2016 12_2017 SI
• Actas del evento
• Conclusiones y recomendaciones.
- Crear comité organizativo. 3_2016 09_2017 SI
- Comité técnico y definición normas. 5_2016 09_2017 SI
- Convocatoria y organización. 10_2016 11_2017 SI
- Realización y conclusiones. 10_2016 12_2017 SI
HITO N°3: Crear Plan Intervención preventiva
de alerta temprana. 12_2015 02_2017 SI
• Informe avance AT
• Actas reuniones equipo intervención
• Doc. Plan intervención
- Recopilación antecedentes 12_2015 11_2016 SI
- Generar propuesta de Plan 12_2015 04_2017 SI
- Consensuar Plan con entes USM 12_2015 04_2017 SI
- Plan final con recursos y costos 12_2015 10_2017 SI
HITO N°4: Articular plataforma con programas
tutoriales/mentorias. 7_2016 12_2017 SI
• Material difusión
• Plan de articulación y líneas de acción.
- Sensibilización dpto., jefes carrera 1_2016 11_2017 SI
- Sensibilización RREE (psicólogas) 1_2016 11_2017 SI
- Articulación otras iniciativas 7_2016 12_2017 SI
40
Análisis cualitativo del avance del Objetivo Específico 4: Durante el levantamiento de antecedentes preliminares, se han analizado experiencias nacionales e internacionales acerca de
programas de apoyo y acompañamiento, con especial énfasis en los planes de intervención de la Universidad de Zaragoza y Universidad
de Salamanca, además de la literatura del autor Vicent Tinto. A nivel nacional, se ha participado en los seminarios “Digitalización y
Moocs: Motores de innovación en educación superior”, organizado por la Universidad Católica de Chile y la UTFSM, “Deserción de
Primer año: causas y desafíos”, organizado por la Universidad de Chile, “Del Análisis a la Investigación Institucional, un cambio de
paradigma en la gestión estratégica de Instituciones de Educación Superior”, organizado por la Universidad de Talca y “Encuentro
Nacional de Tutores Pares”, organizado por la Universidad del Bío-Bío. Además, se llevaron a cabo visitas al programa CADE10 (Centro
de Apoyo al Desarrollo del Estudiante) de la Universidad de Concepción y PAIEP (Programa de Acceso Inclusivo, Equidad y
Permanencia) de la Universidad de Santiago de Chile.
A nivel interno se identificaron los programas ya existentes dentro de la institución, alineado con el Modelo Educativo USM, en
complemento con el Plan Estratégico Institucional 2014 – 2018 (PEI 2014 – 2018). Con todo ello se elaboró el PAA – USM (Programa
de Apoyo Académico – USM), plan de intervención en donde se articulan todas las ayudas formales existentes dentro de la institución,
además de generar otros que cubren áreas las cuales no habían sido intervenidas con anterioridad. Este propone – apoyado en la
literatura de Vincent Tinto (1975, 1985, 1993, 2006) – Programas de Apoyo tanto dirigidos a la integración social como a la integración
académica se complementen entre sí, ya que su relación dinámica determina la persistencia del estudiante de permanecer en el
medioambiente que significa formar parte de una Universidad. Su objetivo principal es el “logro de un aprendizaje autorregulado, a
través del desarrollo de habilidades metacognitivas, como la planificación, evaluación, identificación de técnicas y desarrollo de
estrategias”. Este programa contempla un plan de estrategia para estudiantes de primer año y superiores, los cuales difieren solo en
ciertas iniciativas que apuntan a coberturas de carácter específico. Se generaron dos iniciativas que actualmente no forman parte de
los programas de apoyo, y que han sido concebidas durante la elaboración del plan de intervención tanto para estudiantes de primer
necesidades sociales de tipo económicas, se trabaja en coordinación con los servicios propios de la universidad. Se cuenta dentro de
PAIEP con un psicólogo encargado de hacer sesiones de apoyo directo a los estudiantes y realizar las derivaciones cuando es necesario.
A nivel nacional se están llevando a cabo una serie de iniciativas para abordar la investigación de la deserción de estudiantes de
educación superior, dejando en manifiesto la importancia de la temática actualmente en Chile y de generar conocimiento según la
realidad local. En esta línea se pudieron conocer investigaciones y enfoques que están siendo llevados a cabo por instituciones como
la Universidad Diego Portales, Universidad de Talca, Universidad de Valparaíso, Universidad de Chile, Universidad Tecnológica
Metropolitana, entre otras. Aprovechando esta contingencia, además de la oportunidad de socializar con la comunidad lo que la
UTFSM está realizando en lo que respecta a retención, es que se realizó el seminario “Experiencias de monitoreo y buenas prácticas
en la retención estudiantil”12 en el Campus Casa Central, el día miércoles 6 de diciembre de 2017. El objetivo de este seminario fue
generar una instancia para compartir y debatir en torno a experiencias de casos exitosos y buenas prácticas relativas a las actividades
de apoyo al estudiante que realizan las instituciones de educación superior en Chile, que han significado una mejora en la retención
estudiantil. Las exposiciones realizadas fueron las siguientes:
• Antonio Salinas, Coordinador Tutorías RR.EE. y Alerta Temprana DD.EE. – UTFSM: “Prácticas de apoyo y acompañamiento a
estudiantes USM”13.
• Sergio Celis, Profesor Asistente, investigación y enseñanza en educación superior. Escuela de Ingeniería y Ciencias, Facultad de
Ciencias Físicas y Matemáticas - Universidad de Chile. “En busca del error: Experiencias y predicciones sobre learning analytics
en educación superior”.
• Gastón Quintela, Coordinador Equipo de Estudios (e2), Investigador Dirección de Análisis Institucional - Universidad de
Valparaíso. “Redes sociales como estrategia de medición en comunidades de aprendizaje de estudiantes universitarios. Una
aproximación desde redes de colaboración espontáneas”.
12 http://www.noticias.usm.cl/2017/12/07/usm-mecesup-3-y-mineduc-realizan-seminario-sobre-la-retencion-estudiantil-en-la-educacion-superior/ 13 Presentación en donde se exponen los programas de apoyo existentes en la USM y la articulación de los mismos como cumplimiento de uno de los hitos asociados al Objetivo Específico 4.
52
• María Teresa Chiang, Subdirectora de Docencia y Directora del Centro de Apoyo al Estudiante (CADE) - Universidad de
Concepción. “Programa de acompañamiento y nivelación. Experiencia en la Universidad de Concepción”.
• Lorena López, Directora del programa del Doctorado en Ciencias de la Educación - Universidad de Santiago de Chile.
“Perspectivas conceptuales de los modelos de retención y su relación con las estrategias que implementan las instituciones”.
• Alejandro Suárez, Académico Departamento de Electrónica – UTFSM. “Redes neuronales como herramienta de predicción
para identificar el riesgo de deserción en estudiantes USM”.
Durante el desarrollo de la jornada se vislumbra un gran interés por la temática de la retención estudiantil y las distintas estrategias
que las instituciones de educación superior están llevando a cabo. Se enfatiza la necesidad de comenzar a trabajar a nivel interno en
la generación de conocimiento aplicado directamente en el contexto de la educación nacional chilena, debido a que gran parte de las
investigaciones nacionales tienen como referencia autores internacionales. Gracias a la realización de esta actividad se pudo generar
una red de contactos que en un futuro permita generar equipos e instancias para la investigación nacional en esta temática.
Explicar aquellas situaciones que han dificultado el logro de los compromisos asociados. E indicar estrategias y actividades para revertir los resultados en el caso de HITOS NO LOGRADOS (Objetivo Específico 4). En la ejecución de este Objetivo Específico existieron múltiples dificultades, principalmente en la iniciación de articulación de
iniciativas, las cuales fueron llevadas a cabo y durante el año 2018 seguirán fortaleciéndose, que permitan una fluidez tanto de
información como de derivación de estudiantes en riesgo académico cada vez mayor.
A su vez, es necesario también consolidar la interacción entre Jefes de Carrera y los Profesionales de Apoyo a la Gestión y Permanencia
Académica, debido a que esta interacción es importante para guiar a los estudiantes en riesgo académico tanto desde el punto de vista
docente, como desde lo reglamentario y vocacional. Si bien es cierto que existe un avance en esto, esta consolidación irá acompañada
en conjunto con la presentación del SAT a inicios del primer semestre de 2018, donde esta plataforma será el medio de gestión oficial
de la información generada durante la intervención de cada estudiante que lo necesite.
53
1.2 Cumplimiento de indicadores, a la fecha de término de la ejecución del Convenio de Desempeño
Indicadores
N° Nombre Indicador Línea Base
Meta Año 1
Valor Efectivo
Año 1
Meta Año 2
Valor Efectivo
Año 2
Meta extensi
ón14
Valor Efectivo extensi
ón
Logrado a la extensión
Medios de Verificación adjuntos al presente
informe
1. % Estudiantes en Riesgo Reglamentario
13% 10% 10% 9% 11% 7% 11% NO Estadísticos en reporte de
Dirección de Estudios.
2. % Solicitudes de excepción Reglamentarias
6% 6% 3% 6% 3% 5% 3% SI Estadísticos en reporte de
Dirección de Estudios.
3. Cobertura Gabinetes psicológicos de contención y asistencia
4. % de plataformas (bases datos y aplicaciones) integradas aplicación predictiva USM
0% 15% N/A 80% 75% 95% 100% SI Reporte, Aplicación.
5. % programas tutorial/mentoría Articulados
0% 10% 0% 35% 25% 60% 83% SI Informes Anual.
6. % de Actores relevantes que usan informes de plataforma de alerta temprana
0% 15% 29% 40% 43% 60% 64% SI Consultas a informes
emitidos por plataforma, por actor relevante.
7. % Estudiantes en Riesgo Reglamentario q1, q2, q3
15% 10% 10% 9% 12% 7% 15% NO Estadísticos en reporte de
Dirección de Estudios.
8. % Solicitudes de excepción Reglamentarias q1, q2, q3
6% 6% 3% 6% 3% 5% 3% SI Estadísticos en reporte de
Dirección de Estudios.
9. Estudiantes en riesgo académico participantes en Plan de Intervención
150 180 67 240 142 300 1401 SI Registro de estudiantes
participantes en programa de mentoría articulado.
14 Valores post cierre, presentado en la propuesta de plan de FSM1412. 15 Al momento de proyectar el valor base se contemplaban asistencias médicas en el cálculo. Actualmente, solo contempla asistencias de tipo psicológicas.
54
Análisis cualitativo del avance de indicadores Al cierre de este Informe, 7 indicadores se han logrado de un total de 9 (78%) de acuerdo al valor meta fijado para el año de extensión,
correspondiente a un indicador más respecto al Informe de Avance de junio de 2017. Se consigue mantener el cumplimiento de los
mismos indicadores entregados en el último informe de avance, a lo que se agrega el logro del indicador 6.
Los indicadores 1 y 7, relacionados con el porcentaje del total de estudiantes se encuentra en Riesgo Reglamentario, tanto para el
universo de estudiantes en Campus, como para aquellos que pertenecen a los quintiles Q1, Q2 y Q3, se encuentra en un valor superior
al meta de año 3 (extensión) fue de 11% y 15% respectivamente, superior en 4% y 8% al valor meta esperado. Como posibles causas,
una de ellas es que debido a la paralización estudiantil que afectó a la institución en el primer semestre de 2017, uno de los acuerdos
que se llegó junto con la autoridad fue la aprobación de todas las solicitudes de excepciones reglamentarias, provocando que todos
estos estudiantes fueran identificados de manera automática en riesgo académico durante el segundo semestre de 2017. Cabe
destacar que el indicador (8) que considera solamente a los estudiantes de los tres primeros quintiles es un 4% que aquel que considera
todo el universo de estudiantes, lo que indica la necesidad de dar mayor énfasis a aquellos estudiantes que se encuentran en situación
de riesgo académico y de un menor nivel socioeconómico.
Respecto a los indicadores 2 y 8, que miden el porcentaje de Solicitudes de Excepción Reglamentaria, para todos los estudiantes
matriculados como para aquellos que pertenecen a los quintiles Q1, Q2 y Q3 (que optan a gratuidad) respectivamente, se sitúan por
debajo del valor meta para el período extensivo16. Cabe destacar que estos indicadores aumentaron en un 2% cada uno, en
comparación al valor entregado en el Informe de Avance de Junio de 2017. Esto debido a que luego de la paralización estudiantil que
afectó a la institución en el primer semestre de 2017, uno de los acuerdos que se llegó junto con la autoridad fue la aprobación de
todas las excepciones reglamentarias solicitadas, incrementando este tipo de recepciones.
16 Metas por año (considera período de ejecución formal MINEDUC y proyectado post cierre: http://www.vra.usm.cl/fondos-externos/convenios-de-desempeno-externos/plan-de-mejoramiento-de-programa-pm/fsm1412/
55
El indicador 3 no muestra variación en comparación al informe anterior. Es importante destacar que al momento de levantar el valor
base para este indicador se consideraban también atenciones médicas, pero posteriormente se consideró que las atenciones de
carácter psicológico eran pertinentes de acuerdo al marco que se encuentra este proyecto. El aumento en la cobertura de este
indicador depende en mayor medida del aumento del equipo de psicólogos clínicos institucionales, no dependiente de Dirección de
Estudios.
El indicador 4 ya había sido cubierto en su totalidad según el informe de Junio de 2017, integrando las siguientes bases de datos (véase
Anexo 4) con SAT: SIGA, CIAC, SIREB (Plataforma de Atención Alumnos RR.EE.), PUB, KOHA (Sistema Biblioteca UTFSM) y AULA
(Plataforma de administración de asignaturas UTFSM). En aquel entonces estas bases de datos ya se encontraban integradas a SAT,
pese a que este se encontraba en etapa de programación
El indicador 5 que hace referencia a la articulación entre programas de apoyo estudiantil, mantiene el valor estimado en el Informe de
Avance de Junio de 2017. Las instancias de apoyo al estudiante con las cuales se debe articular son las siguientes:
• CIAC.
• Tutores RR.EE.
• PFA.
• Punto de Encuentro.
• Sansanito.
• Asistentes Sociales de RR.EE.
De todas estas iniciativas, existe articulación con PFA, Tutores RR.EE., Asistentes Sociales de RR.EE., Punto de Encuentro y Sansanito
(para atenciones psicológicas, médicas y de asistencia a talleres). Durante el segundo semestre de 2017, con la fase piloto del programa
de Profesionales de Apoyo a la Gestión y Permanencia Académica, el foco fue fortalecer y establecer dinámicas de trabajo con las
iniciativas que ya existía una articulación previa. Con CIAC (apoyo académico para asignaturas de Ciclo Básico) se ha fijado una primera
56
reunión durante la primera semana de marzo de 2018, por lo que durante las primeras semanas del primer semestre de 2018 la
articulación este programa se consolidará, logrando un cumplimiento de este indicador en un 100%.
Respecto al indicador 6, se ha continuado desagregando los actores relevantes que se incorporarán al uso de SAT. Estos son:
• Rector.
• Vicerrector Académico.
• Director General de Docencia.
• Director de Estudios.
• Director de Relaciones Estudiantiles.
• Coordinador Ejecutivo PACE.
• Coordinador Ejecutivo Tutorías UTFSM.
• Director de Campus.
• Coordinador de Campus Tutorías UTFSM.
• Encargado PACE por Campus.
• Profesional de Apoyo a la Gestión y Permanencia Académica UTFSM (según Campus).
• Subdirector de Estudios.
• Director de departamento.
• Jefe de carrera.
En total, son 14 actores relevantes que se han incorporado al uso de SAT, 4 más que los que se tenían considerados en el informe de
Junio de 2017 (11). De todos estos actores relevantes, quienes han utilizado la plataforma en algún nivel son 9: Director General de
Docencia, Directores de Departamento, Jefes de Carrera, Coordinadores Docentes, Director de Estudios, Subdirector de Estudios,
Coordinador Ejecutivo Tutorías UTFSM, Coordinados de Campus Tutorías UTFSM, Profesional de Apoyo a la Gestión y Permanencia
57
Académica UTFSM. Durante marzo de 2018 SAT será formalmente presentado, incorporando y capacitando en el uso a todos los
actores relevantes anteriormente nombrados.
La fase piloto durante el segundo semestre de 2017 del Profesional de Apoyo a la Gestión y Permanencia Académica UTFSM, además
de la realización y la articulación con otras instancias de apoyo institucionales (principalmente Tutorías RR.EE. y PFA), permitieron que
el valor real en del indicador 9 en el año extensivo sea casi 5 veces mayor que su valor meta, llegando a 1401 estudiantes durante el
año 2017. Esto refleja que los esfuerzos por entregar herramientas enfocadas en mejorar la retención a nivel institucional están
consiguiendo tal objetivo, y durante el año 2018 se continuará ejecutando estrategias de articulación que permita fortalecer lazos
entre todos programas de apoyo, para lograr así una intervención dinámica y fluida. De modo particular, mediante la estrategia de
talleres grupales en un comienzo, se pretende conseguir una mayor cobertura de estudiantes detectados en riesgo académico, además
de la incorporación de más profesionales al equipo de Apoyo a la Gestión y Permanencia UTFSM durante el segundo semestre de 2018,
aumentando de esta manera la intervención personalizada de estos casos críticos.
58
1.3 Resumen ejecución de recursos del Convenio de Desempeño ($ Nominales)
Ítem
(1) Gasto presupuestado $ (2) Gasto $: efectivo, comprometido, total; al término ejecución 23/12/2017 $ Saldo no gastado al
término de ejecución
Mineduc Institución Total
Mineduc Institución
Mineduc Institución Total (a) EFECTIVO
(b) (c = a+b) TOTAL
(d) (e) (f = d+e) TOTAL COMPROMETIDO EFECTIVO COMPROMETIDO
Placa Obra $ 166.600 1 dic-17 Orden de Compra 21-12-2017 / 145-17
Alimentación Personal Proyecto $ -493.000 1 sept-17 Sin documento 01-09-2017
Total ítem Mantenimientos y Servicios
$ 763.951
Total comprometido $ 91.236.204
63
1.5 Análisis de la Ejecución Financiera
En relación a la ejecución financiera, en términos Generales, se ha desarrollado con bastante dificultad, debido a la paralización de
actividades de los alumnos durante los años 2015 y 2017, lo cual retrasó el transcurso natural del proyecto. Dado lo mencionado con
anterioridad, es que se solicitó una extensión del proyecto por un plazo de 12 meses, la cual fue aceptada.
Con los recursos del proyecto, se pudo llevar a cabo lo siguiente:
• Habilitación de espacios de intervención dedicados a la atención de alumnos, con dificultades de tipo académicas y otras, que
consistió en la remodelación de un determinado espacio físico (70m2) y la compra de mobiliario adecuado para el espacio en
cuestión: Mesa de reuniones, mesones (2), mueble aéreo, trasero y perimetral (3), mesones de atención (4), escritorios (2),
cajoneras (2), mueble kitchenette (1), sillas (11+5+4), y cortinas.
• Se realizó la compra de 6 computadores; 4 para el apoyo a la gestión (para profesionales de intervención y coordinación del
programa) y 2 de alta gama para el desarrollo del sistema de alerta temprana y mejoras en los sistemas vinculados al mismo.
En lo respecta a contrataciones (asesorías y contrataciones profesionales), se tiene lo siguiente:
Se realizó la contratación del Sr. José Montecinos como coordinador del presente PM, desde el mes de Julio del año 2016, quien, por
motivos personales, renunció durante el mes de diciembre de 2016. En su reemplazo, se contrató al Sr. Juan Ponce, a contar del mes
de Mayo de 2017 y hasta la culminación del proyecto en Enero 2018.
En lo que respecta al plan de intervención, correspondiente al objetivo N° 4 del presente proyecto, durante el mes de Julio de 2016,
se contrató de manera parcial como Coordinador de estrategias de intervención al Sr. Antonio Salinas, quien cumplió labores en este
cargo hasta el mes de noviembre de 2017. Para dar continuidad al plan de intervención, se estudiaron las funciones del cargo y se
decidió modificar a Psicólogo Programa Tutorías a contar del mes de Diciembre de 2017 y de manera indefinida, debido a que la
contratación pasará a ser de la Universidad una vez el proyecto deje de aportar recursos a este cargo (Diciembre 2018).
64
De acuerdo a lo mencionado con anterioridad, y como parte del programa de intervención, se realizó la contratación de 2 profesionales
de apoyo: Profesional de apoyo psicoeducativo Campus Valparaíso (Srta. Erika Álvarez, a contar del mes de Agosto 2017) y Profesional
de apoyo psicoeducativo Campus Santiago (Srta. Alejandra Ávalos a contar de Septiembre 2017), con jornada de tipo parcial. Dada la
importancia de estos cargos, es que se decide mantener estas contrataciones en la institución posterior al cierre del proyecto, con un
aumento en la jornada de trabajo. Con recursos del proyecto, se financiará la contratación para campus Santiago, hasta el mes de
Diciembre 2018.
Relacionado a este mismo objetivo, se desarrolló durante los años 2015, 2016 y 2017 (segundo semestre), el programa PFA, que tiene
como objetivo lograr un fortalecimiento académico del estudiante para su desempeño futuro en la USM. El proyecto financió la
contratación de 3 profesionales para el PFA y la contratación de un total de 22 estudiantes como ayudantes del mismo.
Con recursos del presente PM y como parte del objetivo N°2 y N°3, se está desarrollando la plataforma denominada “Sistema de Alerta
Temprana” (SAT), la cual permite detectar alumnos que tengan algún tipo de dificultad durante su permanencia como estudiante en
la universidad (Académica, familiar, económica, entre otras), con el fin de poder entregar apoyo en el aspecto que esté afectando al
alumno. Esto se está llevando a cabo a través de contratación profesional: durante el mes de Julio 2016, se contrató un Programador,
el Sr. George Campos, para el desarrollo de la plataforma, quien, por motivos personales, renunció el mes de Julio del año 2017. Para
suplir el desarrollo y dada la dificultad existente para la incorporación del sistema con las plataformas ya existentes en la institución,
se reformuló el cargo, y se contrató un Mantenedor Senior, a contar del mes de Septiembre 2017 y hasta el mes de noviembre 2018.
La persona contratada es el Sr. Juan Delgado Robles.
Se realizó la contratación de 1 asesor (como servicio de consultoría) para el desarrollo de mejoras a las bases de datos existentes del
sistema de gestión de información académica e incorporación de datos del sistema de alerta temprana (de acuerdo a lo mencionado
con anterioridad).
65
Para el desarrollo del modelo predictivo correspondiente al objetivo N°1, se realizó la contratación de 1 asesoría (servicio de
consultoría) y la contratación de Profesional de apoyo modelo predictivo, de la Srta. Natalia Rodríguez, a contar del mes de septiembre
2016 y hasta el mes de Septiembre 2017. Ambos profesionales en conjunto lograron desarrollar la base del modelo de alerta temprana.
Se desarrolló 1 estadía de especialización nacional, en la universidad de Concepción, la cual tuvo por objetivo recoger experiencia en
temas relacionados al proyecto por parte de esta institución. A esta estadía asistieron 3 personas vinculadas al proyecto; el director
ejecutivo, el coordinador del proyecto y el coordinador de estrategias de apoyo.
Con recursos del presente proyecto, se llevó a cabo el Seminario “Experiencia de monitoreo y buenas prácticas en la retención
estudiantil” al cual asistieron un total de 105 personas, en la cual participaron destacadas universidades del país contando sus
experiencias de retención.
A nivel transversal, se contrató una periodista a contar del mes de Julio de 2017 y hasta el mes diciembre de 2017 a la Srta. Marcela
Venegas, quien tenía como función desarrollar la imagen del proyecto para el desarrollo del seminario mencionado con anterioridad.
En lo que respecta a las reitemizaciones del presente PM, se llevaron a un total de 4 reprogramaciones presupuestarias; 1 solicitud de
reitemización para la reorganización del mismo, debido a los atrasos presentados por paralización de actividades (29 de Julio de 2016),
1 solicitud de reitemización que tenía por fin potenciar el mismo con la incorporación de nuevos profesionales y desarrollo de
consultorías y adquisición de equipamiento (31 de marzo 2017), 1 solicitud de reitemización, con el fin de hacer uso de saldos existentes
y operaciones, previo al cierre del proyecto (24 de noviembre de 2017) y 1 solicitud de reitemización final para hacer uso de los
excedentes finales del mismo, previo al cierre del proyecto (18 de diciembre de 2017) .
Respecto a los gastos comprometidos, corresponden al uso de los recursos para dar continuidad a ciertas iniciativas derivadas del
mismo, con el fin de instaurarlas progresivamente en la institución. Principalmente se encuentran 3 contrataciones a financiar durante
el año 2018; Mantenedor Senior (hasta noviembre 2018), Psicólogo Programa Tutores (hasta diciembre 2018) y profesional de apoyo
psicoeducativo campus Santiago (hasta diciembre 2018).
66
2 Aspectos relevantes sobre implementación del Convenio de Desempeño
2.1 Organización responsable del Convenio de Desempeño.
El equipo del proyecto durante su ejecución ha estado conformado por los siguientes profesionales:
• Responsable: Sr. Eugenio González.
• Director Ejecutivo: Sr. Alex Arellano.
• Coordinador Ejecutivo: Sr. José Montecinos, entre los meses de junio de 2016 hasta diciembre de 2016. En reemplazo, ingresó
Sr. Juan Ponce, entre mayo de 2017 a enero de 2018.
• Coordinador de estrategias de intervención: Sr. Antonio Salinas, entre los meses de junio de 2016 hasta noviembre de 2017.
Para dar continuidad al plan de intervención, se estudiaron las funciones del cargo y se decidió modificar a Psicólogo Programa
Tutorías a contar del mes de Diciembre de 2017 y de manera indefinida.
• Asesor Modelo Predictivo: Mediante un servicio de consultoría, entre los meses de mayo de 2017 a enero de 2018.
• Profesional de Apoyo Modelo Predictivo: Srta. Natalia Rodríguez, a contar del mes de septiembre 2016 y hasta el mes de
septiembre 2017.
• Profesional de apoyo psicoeducativo: Srta. Erika Álvarez para Campus Casa Central, desde agosto de 2017 hasta enero de 2018
con recursos del proyecto. Por su parte se contrató a la Srta. Alejandra Ávalos para esta labor en Campus Santiago, a contar de
septiembre de 2017 y hasta diciembre de 2018 con recursos del proyecto.
• Programador: Sr. George Campos, entre Julio de 2016 a julio de 2017. Posteriormente el cargo fue reformulado se contrató un
Mantenedor Senior, el Sr. Juan Delgado, desde el mes de agosto de 2017 hasta noviembre de 2018.
• Asesor de mejoras en las bases de datos existentes: Mediante un servicio de consultoría, entre los meses de mayo de 2017 a
noviembre de 2017.
• Periodista: Srta. Marcela Venegas, entre los meses de julio de 2017 hasta diciembre de 2017.
67
Figura 16: Organigrama FSM1412.
68
En relación a los mecanismos de seguimientos, se tiene lo siguiente:
1) Control y Seguimiento Interno: la Unidad de Coordinación de Proyectos Académicos Institucionales, es la encargada de realizar
el seguimiento y control administrativo, financiero, procedimental y de objetivos del mismo, por lo que cada uno de los
procedimientos asociados al proyecto tuvieron que ser analizados y autorizados por esta unidad.
Por otro lado, al momento de acercarse la fecha de cierre, el Contralor General de la Universidad, el Sr. Jaime Undurraga, solicita una auditoría al proyecto, la cual fue respondida dentro de los plazos establecidos de manera satisfactoria.
2) Control y Seguimiento Externo: El MINEDUC, durante la ejecución de este proyecto y a través de sus respectivas unidades,
realizó 3 tipos de seguimiento a través de sus distintas áreas.
a. La Unidad de Adquisiciones, a cargo de la Sra. Verónica Pinilla, cada año de ejecución, revisaron y aprobaron la
programación de actividades vinculadas a procedimientos.
b. La Unidad de Finanzas, a cargo del Sr. Marcelo Vargas, realizan hasta el día de hoy el seguimiento de tipo financiero,
mediante documentación original de facturas, contratos, órdenes de compras y otros.
c. Finalmente, el analista del MINEDUC del presente convenio de desempeño, el Sr. Fernando Frick, realizó visitas de
seguimiento de objetivos e indicadores en más de una oportunidad.
2.2 Logros del Convenio de Desempeño.
Los avances más notables desde la entrega del informe con fecha de corte 30 de Junio de 2017, fue la ejecución piloto de la intervención
del Profesional de Apoyo a la Gestión y Permanencia Académica UTFSM tanto en Casa Central como también en San Joaquín y
Vitacura durante el segundo semestre de 2017 (Agosto en Campus Casa Central, y Septiembre en Campus San Joaquín y Vitacura),
haciendo uso de las alertas de riesgo de deserción existente en SAT y de las solicitudes de retiro que llegan a Dirección de Estudios.
Asimismo, comenzó también la articulación con otras iniciativas de apoyo ya existentes en la Universidad, permitiendo una
intervención y seguimiento personalizado según lo requerido en cada caso
69
Luego del seminario “Experiencias de monitoreo y buenas prácticas en la retención estudiantil” se pudo observar el gran interés
tanto a nivel de funcionarios y académicos internos, como también de la comunidad de educación superior nacional respecto a la
retención de estudiantes. Se evidencia el interés de las distintas instituciones por comenzar a trabajar localmente en la generación de
conocimiento, para así generar modelos alineados con la realidad nacional
2.3 Mecanismos de sustentabilidad e institucionalización de acciones del Convenio. Los impactos esperados de este convenio es el aumento de la retención, con foco en los tres primeros años de estudio. El cambio de
paradigma que significa que la institución busque apoyar a los estudiantes que lo necesitan y no al revés ha generado opiniones
positivas por parte de la comunidad, sobre todo con los usuarios directos que son los estudiantes en riesgo deserción. Dentro de este
marco, se espera aumentar la cobertura mediante la articulación y apoyo de otros programas de apoyo ya existentes.
Para ello, se presentó un plan de desarrollo que asegure la institucionalización de la propuesta, y se ha articulado con el Programa de
Tutorías de Relaciones Estudiantiles para establecer coberturas específicas a ciertos estudiantes por cada programa para el primer
semestre de 2018 y que durante el segundo semestre esta cobertura sea total por parte del rol del Profesional de Apoyo a la Gestión
y Permanencia Académica UTFSM, incorporando al equipo al equipo de trabajo a profesionales del Programa de Tutorías con las
competencias necesarias para su participación, lo que permitirá ampliar la cobertura en un semestre en que la mayoría de los
estudiantes toman la decisión final respecto a la continuidad en la Universidad.
2.4 Cumplimiento de compromisos derivados de la implementación del Convenio
En la siguiente página web http://www.vra.usm.cl/fondos-externos/convenios-de-desempeno-externos/plan-de-mejoramiento-de-
programa-pm/fsm1412/ se puede acceder a la información general del proyecto. Actualmente se encuentra publicado el informe de
avance del proyecto al mes de Junio de 2017.
70
Con respecto a los procedimientos que se lleven a cabo, se amparan en los procedimientos de servicios de consultorías y de
contratación, tanto internos como del Banco Mundial, según lo estipulado en el Manual de Operaciones del Programa Mecesup3.
2.5 Dificultades para el avance
Las predicciones para estudiantes que se encuentran en su primer semestre presentan una dificultad, ya que se comprobó que al
intentar entregar una predicción mediante un modelo calibrado que solo incorpora variables de origen y socioeconómicas se posee un
bajo porcentaje de acierto y una gran dispersión. Para ello, la incorporación de las respuestas obtenidas a través de la encuesta NSSE
entregará información que pueden usarse como posibles variables que será de utilidad para afinar un modelo para este fin, pero a la
vez debe generarse historial de las mismas para lograr el entrenamiento adecuado, por lo que esta mejora deberá aplicarse en un largo
plazo. Por esto es que se han generado metodologías alternativas que consideran información académica parcial para entregar una
predicción para estos estudiantes, lo que involucra un constante monitoreo de estos estudiantes para actualizar sus estados en la
medida que avanzó el semestre.
La paralización de actividades académicas por parte de los estudiantes retrasó el ingreso y por ende la inducción de nuevas
contrataciones, de manera particular de los Profesionales de Apoyo a la Gestión y Permanencia Académica UTFSM. Esto también alteró
los indicadores 2 y 8, debido a que en la negociación de garantías académicas para el retorno al funcionamiento normal de la
institución, se aceptó de manera excepcional la aprobación de todas las solicitudes de excepción reglamentaria para el segundo
semestre 2017. Pese a esto, todos estos estudiantes fueron atendidos por los Profesionales de Apoyo a la Gestión y Permanencia
Académica UTFSM en Casa Central, Campus en el cual comenzó a implementar el programa a fines del primer semestre (tercera
semana de agosto de 2017).
2.6 Desafíos Los principales desafíos para este Plan de Mejora es conseguir una cobertura de los Profesionales de Apoyo a la Gestión y la
Permanencia Académica UTFSM cercana al 100% de los estudiantes detectados con mayor riesgo de deserción, según SAT.
71
Otros desafíos son consolidar y fortalecer la articulación con los demás dispositivos de apoyo existentes en la Universidad, permitiendo
así que las derivaciones y la información sean más fluidas entre programas. Además, conseguir la institucionalización definitiva del
SAT, siendo para los actores relevantes una fuente de uso confiable y regular.
72
3 Percepción sobre la implementación y avance de Logros del Convenio de Desempeño Considerar, según la pertinencia, las siguientes opiniones o percepciones
3.1 Percepción de autoridades universitarias
“La gran mayoría de las universidades nacionales están en trabajando en esta área, debido a lo que se conoce, hasta el momento, de
la ley de reforma a la educación superior. Por eso es muy importante tener instancias como este seminario para intercambiar y recoger
experiencias de relatores y otras instituciones para fortalecer la formación integral de nuestros estudiantes, mejorar nuestros índices
de retención y también la tasa de titulación (…) Como Universidad, hemos trabajado en herramientas que nos permitan detectar
tempranamente a estudiantes en riesgo académico para apoyarlos oportunamente y asegurar su permanencia. Durante los últimos 15
años, hemos ido implementado mejoras con el fin de que los estudiantes puedan pasar sin sobresaltos el primer y segundo año”.17
(Eugenio González, Vicerrector Académico UTFSM).
El Vicerrector Académico da énfasis en como el escenario cambiante de la educación superior a nivel nacional – en especial durante
esta década – con reformas y programas como el PACE, Gratuidad y la Reforma a la Educación Superior ha implicado una mayor
atención para la temática de retención, debido a que con ello se ha conseguido la inclusión en el sistema de estudiantes provenientes
de sectores más vulnerables, que necesitan un apoyo más específico y en lo posible personalizado para adaptarse a estas nuevas
exigencias académicas.
También destaca las iniciativas institucionales que la Universidad ha generado en estos últimos años, con un especial énfasis en los dos
primeros años de la trayectoria académica, en donde ocurren la mayor cantidad de casos de abandono. Este período coincide con las
Según la tabla anterior, en promedio un 67,9% de los encuestados evalúa como Muy satisfactoria la intervención al responder que se
encuentra totalmente de acuerdo con las premisas expresadas en los ítems evaluados. Nuevamente es posible observar que el factor
Amabilidad es el que presenta mayores evaluaciones positivas (89%) mientras que Oportunidad es el factor con menores respuestas
positivas (57.5%).
Es importante puntualizar también en factor Pertinencia, donde si bien se observa una mayoría de respuestas positivas (muy
satisfactorio, respondiendo con puntuación 5, totalmente de acuerdo un 63% de los estudiantes), el 28.5% de los encuestados, es
decir, un poco más de ¼ de ellos, responden con puntación 4 (parcialmente de acuerdo), mostrando que es un ítem dónde también
hay aspectos a mejorar en cuanto, en cuanto a la suficiente claridad que pueda tener el estudiante sobre los motivos de su invitación
a participar del programa.
En conclusión, de esta encuesta se destaca que a nivel general el programa fue evaluado positivamente, y solo reparan el factor
Oportunidad, que como ya se ha analizado, tiene que ver con el momento en el que la atención fue recibida. Podemos constatar que
ésta fue realizada en la medida que avanzaba el semestre, y en algunos casos, el tiempo de trabajo no fue suficiente para lograr un
trabajo mucho más completo. Para ello es importante aumentar la capacidad de atención de estudiantes, que permitirá la intervención
de una mayor parte de la población detectada en riesgo académico, como también que la misma sea llevada a cabo en un momento
más oportuno dentro del semestre respectivo.
Con la implementación de esta encuesta, también se recogieron algunas de las opiniones18 de los estudiantes que formaron parte del plan de intervención, particularmente del programa de los Profesionales de Apoyo a la Gestión y Permanencia Académica USM: “Fue muy comprensiva, amable y me ayudo a ordenar mis ideas”
“Soy una persona muy dispersa, y gracias a este programa he podido orientarme para poder lograr el objetivo de aprobar los ramos que me tenían en un riesgo académico, es muy recomendable que este programa siga implementándose, y aun mas, se pueda agrandar la red a una detección temprana de los alumnos con problemas académicos antes de que se encuentren en riesgo inminente”. “De verdad creo que este programa debería continuar, la profesional que me atendió. Me encantó su trabajo lo realizó de forma espectacular. Creo necesario seguir con mi fortalecimiento y poder recibir este apoyo de forma permanente hasta ver mejoras en mis evaluaciones”. “Creo que en una universidad de alta exigencia cómo está son necesarios estos programas, ya que no todos los estudiantes saben cómo manejar de manera adecuada el estrés y la tensión sufrida en la universidad”. “Excelente profesional. Me prestó ayuda que hasta ahora nadie había podido entregarme. Me he sentido acompañado desde entonces. Le tengo mucho por qué agradecer”. “Muchas gracias por la creación de esta unidad. Hace años que muchas y muchos estudiantes de pregrado necesitábamos este tipo de ayuda, desde el primer año con rendimientos académicos deficientes. Ojalá continúe el próximo año y los siguientes, y siga mejorando y ampliando sus servicios. Podrían, además, gestionarse mesas de trabajo con personas determinadas y concernientes, de departamentos académicos (profesores, directores de departamento, etc)”. “Excelente programa, deberían instaurarlo y agregar recursos para apoyo académico de los ramos con más reprobación”. “Súper conforme con la Orientación Académica. Aunque aún falte para finalizar mis secciones y tomar alguna decisión, la verdad es que me ha ayudado un montón”. “Es un muy buen apoyo, me agrada que sean directos y consecuentes con sus dichos y apreciaciones. Muy buena ayuda”. “La citación/derivación, debió haber ocurrido mucho antes; y quizás eso habría mejorado notablemente mis actuales problemas académico”.
78
“Excelente trato, me ha brindado una ayuda que no sé cómo hubiese conseguido sin el programa y sin ella, es un apoyo fundamental para mi salud, el tratamiento que estoy realizando en conjunto a mi psicóloga me ha servido mucho en mi vida académica y personal”. “Me parece de gran ayuda esta nueva iniciativa, tanto para apoyo como para orientación”. “El apoyo entregado por la sicóloga me ayudó a enfrentar el resto del semestre con una actitud diferente, de tal manera, aprobé los ramos en los que estaba complicado”. “Muy buena disposición de parte de la profesional, mostro un gran interés en las preocupaciones personales”. “Gracias a las citas que tuve con la psicóloga me di cuenta de las cualidades que puedo explotar para poder realizarme en esta carrera y de esta forma sentirme más segura y capaz de seguir a pesar de no haber logrado mis metas el semestre pasado, además me hizo ver que con esfuerzo y dedicación puedo lograr lo que me propongo”. “Es necesario que de vez en cuando los alumnos sean citados para que sepan cómo solucionar problemas o inquietudes con un profesional”.
3.4 Percepción de funcionarios
“Estos programas generan condiciones institucionales para mantener al estudiante en la universidad a través del desarrollo de
habilidades y la conexión con sus compañeros y con los diversos dispositivos de apoyo”.19 (Antonio Salinas, Cordinador Tutorías RR.EE.
y Coordinador de estrategias de intervención UTFSM).
Salinas da especial énfasis en la importancia de conformar redes tanto entre los propios estudiantes como entre los profesionales de
los distintos dispositivos de apoyo, lo que permite una dinámica que apunta tanto en lo que respecta a vida social como en decisiones
y derivaciones efectivas que permitan fortalecer las redes de apoyo.
4.1 Planilla Excel Indicadores Banco Mundial (excepto PMI HACS, ESR e INNES)
Instrucción.
Sólo responder si pertenece a los ámbitos FDI 2012 - FDI 2013 - FDI 2014 - FDI 2015
Armonización Curricular, Formación Inicial de Profesores, Internacionalización de Doctorados, Intercambio y Movilidad Académica Internacional de Pregrado, Formación Técnica Profesional, Planes de Mejoramiento
Indicadores Préstamo Banco Mundial
Nombre Institución Educación Superior: Universidad Técnica Federico Santa María
Código PMI-PM: FSM1412
Indicador Asociado a PM-PMI Dato
Año 2016 (1) Dato
Año 2017 (2)
Todos los PMI - PM
N° de Estudiantes Mujeres beneficiarias PMI (3) 73 536
N° de Estudiantes Varones beneficiarios PMI (3) 69 865
Tasa de Retención alumnos pregrado de 1º año (dato Institucional) 79,36% 81,60%
Exclusivo ámbito FTP (PMI - PM)
N° Total Carreras de Profesionales
N° Carreras de Profesionales Rediseñadas (Rediseño Terminado)
N° Total Carreras de Técnicas
N° Carreras de Técnicas Rediseñadas (Rediseño Terminado)
Matrícula Total Carreras de Profesionales
Matrícula Carreras de Profesionales Rediseñadas
Matrícula Total Carreras de Técnicas
Matrícula Carreras de Técnicas Rediseñadas (Rediseño Terminado)
Exclusivo ámbito FIP (PMI - PM)
N° Total Carreras de Pedagogía
81
N° Carreras de Pedagogía Rediseñadas (Rediseño Terminado)
Matrícula Total Carreras de Pedagogía
Matrícula Carreras de Pedagogía Rediseñadas
Nota:
(1) Dato 2016 registrar valor "cerrado" del año 2016.
(2) Dato 2017 en algunos casos pudiera ser avance.
(3) Se debe contabilizar por RUT (solamente una vez cada estudiante)
4.2 Planilla Excel Indicadores relativos a cada iniciativa
4.3 Planilla Excel Formato de Inventarios CD (consolidado)
4.4 Planilla de información complementaria
4.5 Lista de Bienes y Servicios ejecutada 2016 (en formato habitual)
82
5 Anexos complementarios de la Institución (Opcional)
Anexo 1: Variables de entrada para predicción de retención de primer año.
Variables de entrada
• REGION_PROCEDENCIA
• ANNOS_EGRESO_COLEGIO
• CREDITOS_APROBADOS_S1
• CREDITOS_REPROBADOS_S1
• CREDITOS_TOTALES_S1
• ASIGN_APROBADAS_S1
• ASIGN_REPROBADAS_S1
• ASIGN_TOTAL_S1
• RAP_S1
• NOTA_MATE_S1
• NOTA_FIS_S1
• PORCENTAJE_CAE
• PORCENTAJE_FS
• PORCENTAJE_BECA
• DEPENDENCIA_COLEGIO
• GRUPO_SOCIOECONOMICO
• TIPO_ESTUDIOS
• PTJE_POSTULACION
• PTJE_NEM
• NOTA_COLEGIO
• PSU_MATEMATICAS
• PSU_LENGUAJE
• PSU_CIENCIAS_HISTORIA
• SITUACION_LABORAL_ALUMNO
• JEFE_HOGAR
• INGRESO_FAMILIAR
• FUENTE_INGRESO_UNIVERSITARIO
• VIVEN_LOS_PADRES
• NIVEL_EDUCACION_PADRE
• NIVEL_EDUCACION_MADRE
• OCUPACION_PADRE
• OCUPACION_MADRE
• CANTIDAD_PERSONAS_GRUPO_FAMILIAR
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Anexo 2: Variables de entrada para predicción de retención de segundo año.
Variables de entrada
• REGION_PROCEDENCIA
• ANNOS_EGRESO_COLEGIO
• CREDITOS_APROBADOS_S1, S2, S3
• CREDITOS_REPROBADOS_S1, S2, S3
• CREDITOS_TOTALES_S1, S2, S3
• ASIGN_APROBADAS_S1, S2, S3
• ASIGN_REPROBADAS_S1, S2, S3
• ASIGN_TOTAL_S1, S2, S3
• RAP_S1, S2, S3
• ASISTENCIA_CIAC_S1, S2, S3
• DEPENDENCIA_COLEGIO
• TIPO_ESTUDIOS
• PTJE_POSTULACION
• PTJE_NEM
• NOTA_COLEGIO
• PSU_MATEMATICAS
• PSU_LENGUAJE
• PSU_CIENCIAS_HISTORIA
• SITUACION_LABORAL_ALUMNO
• JEFE_HOGAR
• INGRESO_FAMILIAR_PER_CÁPITA
• FUENTE_INGRESO_UNIVERSITARIO
• VIVEN_LOS_PADRES
• NIVEL_EDUCACION_PADRE
• NIVEL_EDUCACION_MADRE
• OCUPACION_PADRE
• OCUPACION_MADRE
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Anexo 3: Variables de entrada para predicción de retención de tercer año.
Variables de entrada
• REGION_PROCEDENCIA
• ANNOS_EGRESO_COLEGIO
• CREDITOS_APROBADOS_S1,
S2, S3, S4, S5
• CREDITOS_REPROBADOS_S1,
S2, S3, S4, S5
• CREDITOS_TOTALES_S1,
S2, S3, S4, S5
• ASIGN_APROBADAS_S1,
S2, S3, S4, S5
• ASIGN_REPROBADAS_S1,
S2, S3, S4, S5
• ASIGN_TOTAL_S1, S2, S3, S4, S5
• RAP_S1, S2, S3, S4, S5
• DEPENDENCIA_COLEGIO
• TIPO_ESTUDIOS
• PTJE_POSTULACION
• PTJE_NEM
• NOTA_COLEGIO
• PSU_MATEMATICAS
• PSU_LENGUAJE
• PSU_CIENCIAS_HISTORIA
• SITUACION_LABORAL_ALUMNO
• JEFE_HOGAR
• INGRESO_FAMILIAR_PER_CÁPITA
• FUENTE_INGRESO_UNIVERSITARIO
• VIVEN_LOS_PADRES
• NIVEL_EDUCACION_PADRE
• NIVEL_EDUCACION_MADRE
• OCUPACION_PADRE
• OCUPACION_MADRE
• ASISTENCIA_CIAC_S1, S2, S3
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Anexo 4: Bases de datos que integradas a la Data total de la plataforma Sistema de Alerta Temprana.
SISTEMA DESCRIPCIÓN
SIGA Plataforma que concentra un conjunto de módulos de registro curricular y gestión de proceso académicos.
SIREB Módulo que permite a los estudiantes actualizar sus antecedentes socioeconómicos y familiares, para optar a los distintos beneficios que ofrece la institución.
PUB Portal único de bienvenida, para estudiantes de primer año, donde se realizan encuestas para conocer sus hábitos de estudios.
AULA Sistema de aprendizaje en línea basado en la plataforma Moodle, que permite la interacción y coordinación entre estudiantes y profesores, para el desarrollo de las asignaturas.
KOHA Plataforma de gestión de colecciones de recursos bibliográficos.
CIAC Plataforma que registra la interacción de alumnos de primer año con el Centro Integrado de Ciencias Básicas.
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Anexo 5: Acrónimos.
Sigla Nombre Real
BI Business Inteligence
CCCB Concejo de Coordinación de Ciclo Básico
CCED Comisión Central de Evaluación Docente
CIAC Centro Integrado de Aprendizaje en Ciencias Básicas
DEE Dirección de Estudios
DGD Dirección General de Docencia
ERP Enterprise Resource Planning
PACE Programa de Acompañamiento y Acceso Efectivo a la Educación Superior
PAA Programa de Apoyo Académico
PEI 2014 – 2018 Plan Estratégico Institucional 2014 - 2018
PFA Plan de Fortalecimiento Académico
PUB Portal Único de Bienvenida
RR.EE Dirección de Relaciones Estudiantiles
SAT Sistema de Alerta Temprana
SIGA Sistema de Información de Gestión Académica
TAA Taller de Apoyo Académico
UTFSM Universidad Técnica Federico Santa María
VRA Vicerrectoría Académica
VREA Vicerrectoría de Asuntos Económicos y Administrativos
