Evaluación de indicadores de gestión en las universidades públicas colombianas: una aplicación de modelos de ecuaciones estructurales

Autores/as

  • Miguel Oswaldo Perez Pulido Universidad de Santander
  • Giampaolo Orlandoni Merli Universidad de Santander
  • Josefa Ramoni Perazzi Universidad de Santander

DOI:

https://doi.org/10.15649/2346075X.233

Palabras clave:

Indicadores de gestión universitaria, Modelos de Ecuaciones Estructurales, Análisis Factorial Confirmatorio, Sistema Universitario Estatal.

Resumen

Introducción: En los últimos años, las universidades están experimentando nuevas tendencias que tienen serias implicaciones en su estructura y funcionamiento. Los organismos involucrados en la educación superior están construyendo estrategias para mejorar la eficiencia en las universidades y así asegurar su correcto funcionamiento. El Modelo de Gestión de las universidades públicas colombianas se basa en la evaluación de las relaciones de causalidad entre los insumos con los que cuenta la universidad, medidos a través de un conjunto de indicadores que representan la capacidad total de la misma. En esta investigación se presenta un análisis de los indicadores de gestión universitaria estatal en el periodo 2003-2008, donde se pretende caracterizar la evolución en el tiempo y explorar si se mantiene su estructura año a año. También se investiga si los indicadores propuestos por el SUE (Sistema Universitario Estatal) son los más aptos y se puntualiza cuáles de ellos son más confiables. Materiales y Métodos: Este trabajo es un estudio descriptivo y cuantitativo, en el que se propone un diseño de modelo estructural longitudinal en dos fases (two wave), dividido en dos periodos (2003-2005) y (2006-2008). Se analizaron las variaciones porcentuales de los distintos indicadores de gestión tomando como año base el 2003. Los datos se analizaron mediante el software Lisrel 8.5. Resultados: Dentro de los resultados más significativos se observa el cambio estructural de comportamiento favorable para el segundo periodo (2006-2008) respecto al primero (2003-2005) en el índice de investigación. Conclusiones: El efecto directo estimado desde el índice de investigación del periodo es de 3.8, lo que indica un cambio de estructura favorable positivo entre los dos periodos.

Biografía del autor/a

Miguel Oswaldo Perez Pulido, Universidad de Santander

Licenciado en Matemáticas, Magister en Estadística. Profesor Titular. Universidad de Santander, Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales, Grupo de Investigación CIBAS. Bucaramanga.

Giampaolo Orlandoni Merli, Universidad de Santander

Economista, PhD en Estadística. Profesor Titular. Universidad de Santander, Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales, Grupo de Investigación CIBAS. Bucaramanga. Colombia

Josefa Ramoni Perazzi, Universidad de Santander

Economista, PhD en Economía. Profesor Titular. Universidad de Santander, Facultad De Ciencias Económicas, Administrativas y Contables. Bucaramanga. Colombia

Referencias

(1) Observatorio de la Universidad Colombiana. Por su gestión de recursos, éstas son las IES con mayores beneficios en la distribución de recursos de Ley 30. En línea: www.universidad.edu.co/index.php?option=com_content&view=article&id=969%3Apor-su-gestion-de-recursos-estas-son-las-ies-publicas-con-mayores-beneficios-en-la-distribucion-de-recursos-de-ley-30&catid=16%3Anoticias&Itemid=198, Consulta: 23 de marzo de 2013.

(2) Ministerio De Educación Nacional de Colombia. Propuesta metodológica para la distribución de recursos artículo 87 de la ley 30 de 1992 vigencia 2013. En línea: http://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/articles-212353_modelo1.pdf, consulta: 20 de marzo de 2013.

(3) Yánez, G. Análisis comparativo de los indicadores de gestión de las instituciones de educación superior de mayor tamaño. Universidad Industrial de Santander. Bucaramanga, Colombia, (2010).

(4) Soto, J. La producción académica como uno de los indicadores del desempeño de las universidades públicas colombianas desde la perspectiva del análisis envolvente de datos, Scientia et Technica. 2005; 2 (28): 109-14.

(5) De los Ríos, D. Indicadores de calidad y eficiencia en la educación universitaria: algunas propuestas para el sistema de acreditación chileno. Universidad de Chile. Tesis de grado. Santiago, (2000).

(6) González, P. Aplicación del Lisrel al análisis del rendimiento estudiantil. Revista Económica. Universidad De Los Andes, Mérida, (1989). No 4, p. 55-73. Disponible en http://www.saber.ula.ve/bitstream/123456789/19294/2/articulo4.pdf

(7) Hernández, A. Evaluating the Multiple-Group Mean and Covariance Structure Analysis model for the detection of Differential Item unctioning in polytomous ordered ítems. Revista Psicothema 2003; 15 (2) 315-21.

(8) Hernández, J. Universidades e Indicadores de Gestión: El documento de la Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas. Universidad Carlos III. Madrid, España, (2003).

(9) Salafranca, L., Freixa; M. y Guàrdia, J. Aplicación del análisis exploratorio de datos en los sistemas de ecuaciones estructurales. Anales de Psicología.1992; 8 (1-2): 121-30.

(10) Joreskög, D. LISREL 8: Structural Equation modeling with the SIMPLIS Command language. Scientific Software Internacional, (2001).

(11) Bollen, K. Structural Equations with Latent Variables. Wiley & Sons. New York, (1989).

(12) Hair, J. Análisis Multivariante. Prentice Hall. 5a Ed. España, (1999).

(13) Caballero, A. SEM vs PLS: Un enfoque basado en la práctica. Memorias IV congreso de metodología de Encuestas. En línea: http://emoinsights.com/downloads/articulos/SEM_vs_PLS.pdf, Consulta: 25 de marzo de 2013.

(14) Ruiz, M. Modelos de ecuaciones estructurales. Facultad de Sicología. Universidad Autónoma de Madrid. Papeles del psicólogo. 2010; 31(1): 34-45.

(15) Rivera, C. Un modelo estructural de Multidimensional Scaling para datos asimétricos. Memorias Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa SEIOS. Valladolid, (2007).

(16) Manzano, A. Sistema de ecuaciones estructurales: una herramienta de investigación. CENEVAL. México, (2009).

(17) Schreider, J.B., Stage, F.K., King, J., Nora, A., Barlow, E.A. Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: a review. J Educ Res. 2006; 99 (6): 323-37.

(18) Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Estimación e interpretación del coeficiente de variación de la encuesta cocensal. En línea: http://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/censo/estinterp_coefvariacion.pdf. Consulta: 5 de abril de 2013.

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Publicado

2014-12-19

Cómo citar

Perez Pulido, M. O. ., Orlandoni Merli, G. ., & Ramoni Perazzi, J. . (2014). Evaluación de indicadores de gestión en las universidades públicas colombianas: una aplicación de modelos de ecuaciones estructurales. Innovaciencia, 2(1), 4–16. https://doi.org/10.15649/2346075X.233

Número

Sección

Artículo de investigación científica y tecnológica

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