Litros Metros Mide capacidad (liquido) Mide longitud (lo largo)
MIDE Universitario 2017 -...
52
Documento metodológico MIDE Universitario 2017
Transcript of MIDE Universitario 2017 -...
Documento metodológico
MIDE Universitario 2017
BORRADOR FINAL V. 20171
Contenido
INTRODUCCIÓN ................................................................................................................................... 1
Evolución del Modelo de Indicadores del Desempeño de la Educación universitaria ............... 5
La metodología de ordenamiento .................................................................................................. 5
La clasificación ................................................................................................................................ 7
La estructura ................................................................................................................................. 10
LA METODOLOGÍA DEL MIDE 2017 ................................................................................................. 13
La metodología de ordenamiento ................................................................................................ 13
La clasificación .............................................................................................................................. 14
La estructura ................................................................................................................................. 15
A FUTURO ........................................................................................................................................... 25
1 Agradecemos los aportes del CESU, ASCUN y el SUE así como de sus representantes y delegados para esta
versión del MIDE. La activa participación y aportes de los rectores, vicerrectores, jefes de planeación y profesores
en los distintos espacios convocados. Asimismo, los comentarios de profesores, expertos y los recibidos por los
funcionarios y contratistas del MEN a versiones previas del documento y el modelo.
INTRODUCCIÓN
Colombia ha sido el país con el mayor crecimiento de matrícula en la región, de hecho, en la
última década la cobertura en educación superior del país se incrementó en más de 20
puntos porcentuales (Camacho, Messina, & Uribe, 2016; Ferreyra, Acitabile, Botero,
Haimovich, & Urzúa, 2017). Este crecimiento le impone al sistema retos importantes en
calidad educativa. Más aún, si se tiene en cuenta que la mayoría de estos estudiantes son los
primeros en sus familias en acceder a este nivel educativo (Ministerio de Educación Nacional,
2015).
La evaluación de la calidad de la educación superior en Colombia ya tiene una tradición. El
sistema nacional de acreditación que garantiza los más altos requisitos de calidad cumple 20
años desde la Ley 30 de 1992. De acuerdo con el CESU el concepto de calidad de la
educación superior en el país “hace referencia a la síntesis de características que permiten
reconocer un programa académico o una institución de educación superior, y hacer un juicio
sobre la distancia relativa entre el modo como en esa institución o programa académico
presta dicho servicio y el óptimo que corresponde a su naturaleza”. (CESU, 2014).
La acreditación institucional es una herramienta reconocida en el país, y a través de ésta se
da fe pública sobre la calidad de una institución. El proceso de acreditación reconoce la
autoevaluación, la revisión por parte de pares académicos y la evaluación del Consejo
Nacional de Acreditación. Pese a la importante labor del proceso de acreditación, y la
revisión exhaustiva y sistemática del CNA, que le han dado reconocimiento en sus procesos
por parte de los actores del sistema educativo, sus pares en la región y otros actores
internacionales (Banco Mundial, 2016), existen limitantes significativas de información. Las
personas y las instituciones no tienen acceso a los datos a través de la cual se toman las
decisiones de la acreditación. Los datos de las instituciones evaluadas no son comparables
por referirse a periodos distintos. Sólo 47 de las instituciones cuentan con la acreditación
institucional vigente a julio de 2017. Más aún, al ser un proceso voluntario no se puede decir
que el 84% de las IES que no tienen esta certificación no sean instituciones de calidad
(Montes, Forero, Salas, & Zarama, 2017; OECD, 2016).
En adición, Colombia cuenta con sistemas de información y bases de datos con altos
estándares de calidad que han dado forma a muchas de las acciones de política realizadas
(OECD, 2016; Reisberg, 2016; Ferreyra, Acitabile, Botero, Haimovich, & Urzúa, 2017). Aún así,
la consulta de información se debe hacer de manera separada de acuerdo a los datos que se
requieren. Lo anterior ha hecho la información disponible y comparable para la comunidad
provenga de los distintos ránquines. A pesar que en la mayoría de estas mediciones no
aparecen las IES colombianas, incluso, en QS América Latina la medición más comprensiva
de las instituciones a nivel internacional, sólo se encuentran 52 de las 291 IES del país. Un
punto fundamental de la educación es Colombia es la diversidad de las IES, ya que ésta
permite un acceso diferenciado a la educación superior bajo la definición de calidad
anteriormente expresada (Gómez, 2015). Lo que lleva a diferencias con respecto a los
resultados de los ránquines, tanto así que 12 IES acreditadas no aparecen en el QS de
América Latina y 17 IES que aparecen en esta medición no están acreditadas en el país.
El Modelo de Indicadores de Desempeño de la Educación (MIDE) es una herramienta de
apoyo dentro sistema de aseguramiento de la calidad. Su función es tomar los datos de los
sistemas de información existentes y con estos brindar la información disponible de forma
comprensible, accesible y continua sobre la calidad de las instituciones de educación
superior, con el fin de apoyar la toma de decisiones en el sistema. Por tanto, en 2015 se
presentaron resultados para 187 instituciones, y en 2016 para 165 instituciones.
En 2017 se presentará la primera versión del MIDE para la educación técnico profesional y
tecnológica. Razón por la cual se denominará a esta primera herramienta MIDE U y a la
nueva herramienta MIDE T. La construcción del MIDE se basó en la premisa de que el acceso
a mayor información resulta un dinamizador del desarrollo del sistema educativo (Montes,
Forero, Zarama, & Salas, 2017). El MIDE sirvió para mejorar los reportes de información,
permitió el acopio de la información de múltiples fuentes a nivel de IES (Ver Tabla 1. Fuentes
de información del MIDE Universitario 2017) y estableció el uso de los sistemas de
información como un punto de partida para las discusiones de política pública. Esto ha
permitido que se haga un seguimiento periódico al desarrollo de las IES, ha visibilizado a las
IES que no habían sido reconocidas en ránquines internacionales o a través de la
acreditación institucional. Así como múltiples discusiones sobre la metodología y utilidad de
la herramienta, y sobre la definición de calidad entre el Ministerio de Educación Nacional –
MEN–, investigadores nacionales e internacionales y las instituciones.
De estas discusiones, se hace necesario presentar, entre otros debatidos, tres puntos
fundamentales. El primero, no todas las potencialidades de las IES se pueden capturar
cuantitativamente en un modelo y por tanto éste no puede ser una herramienta única ni
suficiente para realizar distribución de recursos, otorgar o renovar registros calificados o
realizar el proceso de acreditación (Montes, Forero, Zarama, & Salas, 2017; Haskell, 2016;
Reisberg, 2016; Hazelkorn, 2009).
Tabla 1. Fuentes de información del MIDE Universitario 2017
Fuente de información SIGLA Información que toma el MIDE U
Sistema Nacional de
Información de la
Educación Superior
SNIES
Matrícula de pregrado universitario
Matrícula de maestría y doctorado
Graduados de pregrado universitario
Nivel educativo de los docentes
Dedicación de los docentes TCE
Movilidad entrante y saliente de estudiantes
Movilidad entrante y saliente de docentes
Observatorio Laboral para
la Educación
OLE
Empleabilidad de cada IES
Empleabilidad por región
Sistema para la
Prevención de la
Deserción de la Educación
Superior
SPADIES
Tasa de deserción interanual
Tasa de graduación
Convocatoria 737 de
20152
Convocatoria
737
Investigadores
Productos de nuevo conocimiento
Productos de desarrollo tecnológico e innovación
Productos de formación de recurso humano
Productos de apropiación social del conocimiento
Examen de Estado de
Calidad de la Educación
Superior - SABER PRO
SABER PRO
Razonamiento cuantitativo
Lectura crítica
Comunicación escrita
Competencias ciudadanas
Examen de Estado para el
ingreso a la educación
superior – SABER 11
SABER 11 Resultados de matemáticas
Resultados de lenguaje
Resultados de química
Resultados de ciencias sociales
Ingresos del hogar y educación de la madre
Colección ISI - Web of
Science
ISI
Artículos
Citaciones
Coautorías
Scopus
Scopus
Artículos
Citaciones
Coautorías
2 Convocatoria nacional para el reconocimiento y medición de grupos de investigación, desarrollo tecnológico o
de innovación y para el reconocimiento de investigadores del sistema nacional de ciencia, tecnología e
innovación
El segundo, el balance entre los indicadores debe capturar la complejidad del sistema de
educación superior (Montes, Forero, Zarama, & Salas, 2017). Más aún cuando la diversidad
de las IES es una ventaja del sistema educativo colombiano, ya que las instituciones
responden a distintas necesidades y propósitos de distintos sectores de la población
(Gómez, La pirámide de la desigualdad en la educación superior en Colombia; Diversificacion
y tipologías de instituciones, 2015; Reisberg, 2016; ACIET Y REDTTU, 2015). Teniendo en
cuenta lo anterior, la versión actual del MIDE permite observar a nivel de variable y
dimensión los resultados de las IES. Las agrupaciones sugeridas de acuerdo a los enfoques y
las dimensiones permiten realizar comparaciones mucho más homogéneas3 (U multirank,
2017).
El tercero, la restricción de los indicadores del modelo a mediciones relevantes y objetivas, si
bien ha impuesto un reto para capturar aspectos importantes de la educación, ha hecho que
el modelo sea replicable y asimismo transparente (Montes, Forero, Salas, & Zarama, 2017).
Más aún, El hecho que la información se encuentre disponible a nivel de variable permite
que los usuarios puedan hacer revisiones basadas en sus propios criterios (U multirank,
2017; CWTS, 2017; CHE, 2017).
En este documento metodológico se encuentra una breve reseña de la evolución del
modelo; la metodología del modelo explicando la construcción de las dimensiones, los
indicadores, la clasificación y la lectura de los resultados; una revisión de las mejoras que se
pueden hacer sobre los indicadores cuantitativos presentados; las hojas de vida de cada
indicador con su periodo de recolección, fuente, distribución de los datos y construcción a
partir de la base de datos y una tabla de los datos agrupados por IES con los que se
construyó el modelo.
3 Esto ha sido un avance importante en el modelo, sin embargo, las características observables que permiten
hacer la clasificación no son únicas ni reflejan necesariamente el grupo de auto-reconocimiento de la IES.
EVOLUCIÓN DEL MODELO DE INDICADORES DEL DESEMPEÑO DE LA EDUCACIÓN
UNIVERSITARIA
Las dos primeras entregas del MIDE se presentaron resultados sobre los indicadores de la
calidad de las universidades e instituciones universitarias del país. La primera entrega del
MIDE U fue presentada en julio de 2015 con información de 187 instituciones de educación
superior. La segunda en noviembre de 2016 con información de 1654 IES, en 2017 se
presentan resultados para 174 IES (Ver Tabla 2).
Tabla 2. Número de instituciones en cada medición
INSTITUCIONES MIDE
2015
MIDE
2016
MIDE
2017
IES PÚBLICAS 58 47 48
UNIVERSIDADES 31 31 31
INSTITUCIONES UNIVERSITARIAS 27 16 17
IES PRIVADAS 128 118 127
UNIVERSIDADES 47 51 51
INSTITUCIONES UNIVERSITARIAS 79 67 75
TOTAL 187 165 174
La metodología de ordenamiento Para el primer modelo se presentaron resultados a través de la metodología de jerarquía de
jerarquías ponderadas (OECD, 2008). Las IES se organizaban en cada variable (indicador) de
mayor a menor para asignar un puesto, el puntaje de cada IES se calculaba como un
promedio ponderado de los puestos, finalmente se ordenaban las IES de menor a mayor
(Ministerio de Educación Nacional, 2015). Los resultados de esta versión se presentaron en
un listado general, en uno por cada uno de los grupos de la clasificación y de acuerdo a las
regiones de regalías.
El MIDE promovió incluir la información en la toma de decisiones. El MIDE hasta la fecha ha
impulsado tres procesos, a saber: mejora en la cultura del reporte, retroalimentación a los
sistemas de información existentes y un marco de referencia para que las IES revisen
aspectos puntuales en sus procesos de mejora continua. La primera versión del mismo
4 Esta caída obedece a que no se calcularon resultados del MIDE para las IES de la fuerza pública y las que sólo
incluyen programas de posgrado dada la baja pertinencia de algunas variables. Las IES que no tenían datos en
OLE o de las pruebas SABER PRO ya que esto indicaba que aún no tenían cohortes de egresados y finalmente se
sacaron de la medición para mantener la normalización las instituciones que no tenían datos de matrícula o de
docentes.
suscitó un gran interés y debate, y estas diferencias generaron nuevos espacios de diálogo y
de construcción con las instituciones en torno al modelo.
En las discusiones realizadas y en los comentarios recibidos sobre el MIDE se evidenció que
existía una necesidad latente en el uso de datos en el diseño de políticas públicas, así como
la utilidad que tenía la información para que las IES mejoraran al ver los aspectos en los que
podían mejorar y qué instituciones similares tenían mejores resultados las personas tuvieran
acceso a herramientas que permitieran la comparabilidad y el sistema se visibilizara en el
exterior no sólo por un grupo reducido de IES que aparecen en los ránquines
internacionales.
No obstante, a nivel metodológico se presentaron desacuerdos argumentados con respecto
al listado general. Si bien éste facilita a través de un solo número la lectura de los resultados,
puede generar distorsiones en el uso de la información. Por ejemplo, que las instituciones
con los mejores académicos y los mayores recursos son las que posiblemente obtiene los
mejores resultados (Wasserman, 2015; Haskell, 2016; Pineda & Celis, 2017). Por tanto, el uso
de los indicadores requiere de análisis de eficiencia y valor agregado sobre la calidad
educativa. Sin esto expresar que las condiciones adversas, los recursos limitados o la
atención a población vulnerable nunca deben tomarse como una razón de una educación de
inferior calidad o resultados significativamente inferiores en los aprendizajes que
demuestran los estudiantes.
En adición, se presentaron preocupaciones sobe el peso de la investigación, que se mantenía
independientemente de la clasificación. La preocupación en este punto era que esto podría
generar incentivos para que las instituciones se orientaran hacia la investigación, lo que, si
bien puede fortalecer una función sustantiva que resulta clave para el desarrollo y es el
punto en el que el país presenta un mayor rezago relativo con nuestros pares de la región
(Salmi, 2013), puede ir en detrimento de la enseñanza, el apoyo a poblaciones vulnerables e
incluso ir en contravía de la misión propia de la institución (Haskell, 2016; Pineda & Celis,
2017; Wasserman, 2015; Reisberg, 2016; Hazelkorn, 2009).
Con el fin de que la herramienta permitiera un nivel de detalle mayor y que instituciones con
nacionalidades distintas pudieran dar uso de la información contenida en la misma se
transformó la forma en la que se entregan resultados de tal forma que el modelo
efectivamente se volviera un referente de calidad en múltiples aspectos (CHE, 2017). En la
tercera entrega del modelo los resultados se entregarán a nivel de indicador en sus rango
originales, y a nivel de dimensión normalizados con respecto a la institución de más alto
desempeño del país. Esto con el fin de recoger la diversidad a la vez que ampliar los
resultados de un número al análisis multidimensional del modelo (U multirank, 2017).
La clasificación Dada la diversidad de la oferta educativa en el país, en la primera versión del del modelo las
IES se ubicaron en cuatro categorías de acuerdo con la clasificación de la Carnegie
Foundation for the advancement of teaching adaptada para Colombia (Ver Tabla 3). Los
análisis sobre este aspecto evidenciaron que el hecho que las ponderaciones y las variables
fueran iguales incrementaba la posibilidad de una desviación de los objetos misionales de
las IES, el tamaño o la ubicación por el cumplimiento de los indicadores del modelo
(Wasserman, 2015; OECD, 2016; Banco Mundial, 2016; SUE - Comisión de jefes directores de
planeación, 2015).
Tabla 3a. La Clasificación MIDE vs la Carnegie
Carnegie 2015 MIDE 2015 MIDE 2016 y MIDE 2017
Instituciones
especializadas
Instituciones
especializadas Enfoque Especializadas
Colegios de pregrado y
técnicos
Énfasis en pregrado
Pregrado universitario en instituciones universitarias
con 5 a 8 áreas del conocimiento
Pregrado universitario en instituciones universitarias
con 2 a 4 áreas del conocimiento
Colegios de pregrado
Pregrado universitario en universidades con 5 a 8
áreas del conocimiento
Pregrado universitario en universidades con 5 a 8
áreas del conocimiento
Colegios y
universidades de
maestría
Enfoque maestría Enfoque maestría
Universidades de
doctorado Enfoque doctoral Enfoque doctoral
La diversidad de las instituciones en el país es no sólo deseable sino también necesaria
como se expuso en la introducción (Gómez, La pirámide de la desigualdad en la educación
superior en Colombia; Diversificacion y tipologías de instituciones, 2015; Pineda & Celis,
2017). A través de un puesto o un puntaje general se desconocían las capacidades
diferenciales entre las instituciones que ofrecían formaciones distintas o las instituciones que
tenían niveles de formación diferenciados.
Se presentaron en la segunda entrega de MIDE los resultados exclusivamente agrupados
componentes (agrupaciones de dimensiones), por dimensión y a nivel de indicador
normalizados5. En adición a esto, se realizaron talleres con las IES de cada grupo de la
clasificación para definir los ponderadores de las agrupaciones. Para 2017 se continuó con
este camino al presentar los resultados por indicador en la métrica original, mostrando un
comparativo entre cada institución con respecto a la institución con mejor desempeño en
ese indicador de su clasificación y la de mejor desempeño a nivel de país.
La metodología de clasificación buscó también apoyar el análisis anterior. En la primera
entrega de MIDE se entregaron resultados para cada grupo. Estos grupos se formaron
tomando como inspiración la clasificación Carnegie de los Estados Unidos (Ministerio de
Educación Nacional, 2015). Se presentó en la segunda entrega una división adicional, de
acuerdo a ciertos delineamientos expuestos por CINDA6, para las instituciones que se
clasificaron en el enfoque de pregrado según su tipología. Los tres enfoques adicionales
obedecen al número de programas de formación de posgrado, la cantidad de graduados de
estos programas y la variedad de programas de pregrado que ofrecen (ver Tabla 3)
(Ministerio de Educación Nacional, 2016).
El grupo de pregrado se separó en la segunda entrega del MIDE para crear grupos más
homogéneos, ya que esta categoría agrupaba más de la mitad de las IES. El aumento en la
precisión de los grupos complejizó la posibilidad de hacer comparaciones (MCCormick,
2013). Este punto se soluciona en gran medida por el hecho de presentar los resultados a
nivel de indicador y en sus rangos originales permite la comparación entre una institución
dentro de y afuera de su grupo.
Se tomó la clasificación Carnegie, pues su intención es dar un marco conceptual para
reconocer y describir la diversidad institucional (Center for Postsecondary Research Indiana
University Bloomington, 2017). Los grupos de la clasificación de MIDE se crearon para
reconocer la diversidad evitar que se generara una uniformidad institucional al medir las
mismas variables a través para todas las IES de las que se presentan resultados. La
clasificación está diseñada para que se realicen comparaciones entre instituciones con
capacidades similares., por tanto, la clasificación resulta supremamente importante en el
momento de hacer comparaciones a nivel de dimensión (U multirank, 2017). Esto permite
reconocer diferentes estados en la generación de nuevo conocimiento y también diferenciar
características propias de las instituciones de un grupo como la facilidad de los estudiantes
de continuar sus estudios de posgrado cuando existen la continuidad de sus estudios.
5 La técnica de normalización usada fue min-max. 6 Una explicación a mayor profundidad se da en el documento metodológico del MIDE 2.0 (2016)
Tabla 3. La evolución de la clasificación del MIDE
MIDE
2015
MIDE
2016 y 2017
Enfoque especializadas
IES con programas de pregrado universitarios en
un área del conocimiento
Especializadas
IES con estudiantes de pregrado universitario
en un área del conocimiento
Enfoque doctorado
Instituciones que, en adición a graduar más de 10
estudiantes doctorales anualmente en los últimos
tres años, o a tener más de 10 programas
doctorales vigentes, cuentan con egresados en
seis o más áreas de conocimiento el último año.
Enfoque doctoral
Instituciones que, en adición a graduar más
de 10 estudiantes de doctorado o a tener
más de 10 programas de doctorado el año
anterior, cuentan con egresados en seis o
más áreas de conocimiento dos años atrás.
Enfoque maestría
Instituciones que, en adición a graduar más de 40
estudiantes de maestría anualmente en los
últimos tres años, o a tener más de 40 programas
de maestría vigentes7, cuentan con egresados en
tres o más áreas de conocimiento el último año.
Enfoque de maestría
Instituciones que, en adición a graduar más
de 80 estudiantes de maestría o a tener más
de 40 programas de maestría el año anterior,
cuentan con egresados en tres o más áreas
de conocimiento dos años atrás.
Enfoque pregrado
Instituciones que cuentan con programas vigentes
en dos o más áreas de conocimiento a nivel de
pregrado en el último año.
Universidades 5-8
Universidades con más de cuatro áreas de
conocimiento en pregrado
Instituciones Universitarios 5-8
Inst. universitarias con más de cuatro áreas
de conocimiento en pregrado
Universidades 2-4
Universidades con 2 a 4 áreas de
conocimiento en pregrado
Instituciones Universitarias 2-4
Inst. Universitarias con 2 a 4 áreas de
conocimiento en pregrado
En un futuro es posible que estos grupos de la clasificación puedan ser utilizados para
realizar acciones de política educativa distintos (MCCormick, 2013). Sin embargo, se advierte
que ante cada necesidad es necesario evaluar la pertinencia de estos grupos y la forma de
construcción de la clasificación, dado que esta no considera la metodología de enseñanza
(virtual, presencial o a distancia) o la población de pregrado atendida.
7 Es importante señalar que las especializaciones médico quirúrgicas se tomaron en cuenta como programas de
nivel de maestría.
Asimismo, la clasificación no es una jerarquía de prestigio, esta busca mostrar
potencialidades en cada grupo de la clasificación puesto que el hecho que una IES cuente
con programas de posgrado puede afectar los indicadores de la medición, más no garantiza
que la formación de pregrado sea de mayor o menor calidad por sí mismo. A futuro se
espera que la clasificación se mantenga, sin embargo, es la validación de las IES y su
reconocimiento de pares en el grupo y el reconocimiento social el que determine la
extensión o la necesidad de revalidación de esta herramienta (Reisberg, 2016).
La estructura El modelo utiliza indicadores compuestos, denominados dimensiones para dar resultados a
nivel de un eje temático e indicadores (variables en la primera entrega) para dar respuesta
sobre un aspecto de la calidad. Este tipo de indicadores facilitan la toma de decisiones ya
que permiten una fácil interpretación y permiten evaluar el progreso a través del tiempo
(OECD, 2008). El modelo original contemplo seis dimensiones y 18 variables. En la segunda
entrega se incluyó la dimensión de valor agregado, se eliminó la dimensión de presencia y
atracción, se dividió la dimensión de investigación entre capital humano y producción
intelectual, se cambió el nombre de desempeño al de logro8 y el de docencia por planta
docente9. Para los resultados del MIDE U 2017 se separaron de la dimensión de graduados
los indicadores de permanencia y graduación a una dimensión propia con nombre
‘bienestar’.
Tabla 4. La evolución de las dimensiones
MIDE
2015
MIDE
2016
MIDE
2017
Valor agregado Valor agregado
Desempeño Logro Logro
Graduados
Presencia y atracción
Graduados Graduados
Bienestar
Investigación Capital humano Capital humano
Producción intelectual Producción intelectual
Internacionalización Internacionalización Internacionalización
Docencia Planta docente Planta docente
8 En el documento del SUE (2016) sobre el lanzamiento del MIDE los jefes de planeación expusieron claramente
el problema conceptual de denominar una dimensión desempeño dentro de un modelo que mide el desempeño
de la educación superior. 9 La docencia se mide a través del aprendizaje de los estudiantes y sus resultados por tanto se realizó el cambio
para hacer énfasis en que en esta dimensión se muestran los datos correspondientes a los docentes (formación y
dedicación).
El MIDE en sus tres entregas ha manejado veintinueve indicadores, de los cuales veinte se
están usando en la entrega actual. Los relacionados con los módulos de comunicación
escrita y competencias ciudadanas de la prueba Saber Pro, los valores agregados de
razonamiento cuantitativo y lectura crítica, las categorías de nuevo conocimiento y
desarrollo tecnológico e innovación, apropiación social del conocimiento y de formación del
recurso humano del modelo de clasificación de grupos de Colciencias y los relacionados con
movilidad de estudiantes y docentes se han incluido para la tercera entrega. Los indicadores
de obras artísticas, artículos y patentes se excluyeron por estar incluidos en el de nuevo
conocimiento. El de docentes con doctorado se incluyó en el de docentes de posgrado
usando ponderaciones. Los de competencias específicas y salario de enganche se dejaron de
lado mientras se obtenían indicadores que permitieran una mejor comparabilidad entre las
instituciones.
Gráfico 1. Las variables del MIDE U
Los indicadores de Saber Pro son fundamentales para entender las capacidades básicas para
interactuar en sociedad que requiere un profesional. Sin embargo, no reconocen las
características de ingreso de los estudiantes (OECD, 2016; SUE - Comisión de jefes directores
de planeación, 2015). Un avance fundamental sobre el modelo, entendiendo sus
limitaciones, fue la inclusión de un modelo de valor agregado para razonamiento
cuantitativo y lectura crítica en los resultados presentados en 2016 (ICFES, 2014; Ministerio
de Educación Nacional, 2016; Shavelsin, Mariño, Molina, & Wiley, 2016). Para los resultados
de este año se profundizó en este aspecto al incluir como controles los ingresos del hogar y
la educación de la madre al momento de presentar las pruebas Saber 11 y también se corrió
para cada uno de los grupos de la clasificación10.
No se calculó valor agregado para comunicación escrita, competencias ciudadanas o inglés.
Sin embargo, los resultados de este último módulo tanto en Saber 11 como en Saber Pro
están relacionados con el Marco Común Europeo por lo que se reportará para cada IES con
qué resultados de inglés de Saber 11 ingresaron los estudiantes que hallamos presentaron
Saber Pro.
Tres indicadores presentan cambios con respecto al cálculo 2016. Paso a posgrado se
convirtió en un porcentaje de los graduados universitarios de las instituciones que realizaron
estudios en programas de maestría o doctorado en el periodo 2008-2016. Citaciones se
cambió al usar de denominador la cantidad de artículos y no una variable poblacional.
Permanencia se empezó a medir como el inverso de la deserción interanual y no la
deserción por cohorte.
A pesar que las variables constituyentes del modelo se encuentran en línea con los procesos
de mejoramiento continuo de las instituciones, se reconoce que la calidad de una Institución
de Educación Superior en su conjunto va más allá de los aspectos considerados en el MIDE y
aquellos que pueden ser observables, medibles y cuantificables (Wasserman, 2015; Reisberg,
2016).
Este modelo es un referente basado en indicadores que construyen anualmente con la
información de diversos sistemas de información. Por tanto, es un registro de la información
disponible y no indica la calidad de una institución ante sus objetivos misionales y no
reemplaza la acreditación ni el registro calificado. Asimismo, se debe recordar que este
modelo busca medir el desempeño de las instituciones en el pregrado universitario. Por
tanto, no permite comparar carreras ni tampoco medir el desempeño de la educación de
posgrado, ni los pregrados técnico profesional o tecnológicos, los cuales se evaluarán a nivel
institucional en el MIDE T.
10 Aún son necesarias nuevas exploraciones en este aspecto.
LA METODOLOGÍA DEL MIDE 2017
La metodología de ordenamiento Con el fin de mejorar la interpretación de las variables y ubicarlas en escalas comparables,
estas se normalizan. El método de normalización utilizado para presentar los resultados por
dimensión en el MIDE es dividir sobre el mayor valor (OECD, 2008), de esta forma se
obtienen indicadores con igual rango [0, 1]. Cada uno de los valores de los indicadores
transformados se calcula como:
Donde denota el conjunto de Instituciones y denota el conjunto de variables del MIDE.
En palabras, el valor transformado de cada variable corresponde al valor de la institución con
relación al máximo valor obtenido entre las 174 instituciones.11. Para cada una de las
clasificaciones y cada dimensión se realiza una agregación lineal, debido a que todas las
variables están en la misma escala. Este método consiste en calcular un puntaje global para
cada IES como una función lineal de los puntajes de cada indicador:
Donde denota el conjunto de Instituciones, denota el conjunto de variables del MIDE,
son los pesos de ponderación* de las I variables, y es el puntaje de la IES i en la variable j (el valor
transformado estimado en el paso anterior).
Se propone una ponderación diferenciada según el perfil de la institución. En este esquema,
se contemplan pesos diferenciados para cada clasificación. Para presentar los resultados por
dimensión se tomaron los pesos del año anterior (Ministerio de Educación Nacional, 2016).
Estos se distribuyeron a nivel de dimensión para asignarle un peso relativo a cada una de las
tres nuevas variables.
11 No se realizó ninguna imputación de datos sobre las variables; por tanto, aquellas variables de obligatorio
reporte que no fueron entregadas en el plazo correspondiente por el sistema de información se reportarán como
un N/A.
Tabla 5. Pesos de los indicadores
Dimensión
Enfoque
especializadas
U 5 -8
áreas
U 2 -4
áreas
IU 5 -8
áreas
IU 5 -8
áreas
Enfoque
maestría
Enfoque
doctoral
Valor agregado RC 6.00% 8.50% 5.00% 3.50% 8.50% 0.75% 4.00%
Valor agregado LC 4.00% 8.50% 5.00% 3.50% 8.50% 0.75% 4.00%
Razonamiento
cuantitativo 5.00% 6.00% 5.00% 6.00% 6.00% 0.75% 3.50%
Lectura crítica 5.00% 6.00% 5.00% 6.00% 6.00% 0.75% 3.50%
Comunicación escrita 6.00% 6.00% 5.00% 6.00% 6.00% 0.75% 2.75%
Competencias
ciudadanas 6.00% 6.00% 5.00% 6.00% 6.00% 0.75% 2.75%
Empleabilidad 3.00% 10.00% 3.00% 6.00% 10.00% 0.75% 3.00%
Paso a posgrado 5.50% 5.00% 3.00% 5.00% 5.00% 0.75% 3.00%
Apropiación social de
conocimiento 5.00% 2.00% 4.00% 5.50% 2.00% 0.75% 4.00%
Citas 4.00% 3.00% 8.00% 4.00% 3.00% 1.50% 6.00%
N. Conocimiento y
D. Tecnológico e I. 6.00% 4.00% 4.00% 5.50% 4.00% 0.75% 13.00%
Formación de recurso
humano 7.00% 2.00% 5.00% 5.50% 2.00% 0.75% 6.00%
Investigadores 4.00% 4.00% 5.00% 5.50% 4.00% 0.75% 10.50%
Relación docente
alumno 4.00% 5.00% 6.00% 6.00% 5.00% 0.75% 5.00%
Docentes posgrado 10.00% 9.00% 9.00% 9.00% 9.00% 0.75% 15.00%
Inglés 4.00% 2.00% 2.00% 3.00% 2.00% 0.75% 1.50%
Mov. estudiantes 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 0.75% 1.00%
Mov. docentes 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 0.75% 1.00%
Coautorías 2.00% 1.50% 1.50% 1.50% 1.50% 1.50% 1.75%
Permanencia 5.50% 5.00% 6.00% 6.00% 5.00% 0.75% 4.50%
Graduación 6.00% 5.00% 6.00% 5.00% 5.00% 0.75% 4.50%
La clasificación Cada universidad o institución universitaria sólo puede estar en un grupo de clasificación,
estos grupos se definen como:
Pregrado con enfoque doctoral son aquellas que tienen más de diez graduados de
doctorado durante el año 2015 o más de diez programas de doctorado con con
estudiantes registrados en SNIES en 2016. En este enfoque se encuentran 8 IES.
Pregrado con enfoque maestría son aquellas que tienen más de tres áreas del
conocimiento en pregrado (2016) y más de 80 graduados magister (2015) o más de
40 programas de maestría (2016). En este enfoque se encuentran 28 IES.
Universidades de pregrado 2-4 son aquellas universidades que imparten programas
de pregrado universitario en dos a cuatro áreas de conocimiento SNIES. En este
enfoque se encuentran 14 IES.
Instituciones universitarias de pregrado 2 - 4 son aquellas instituciones universitarias
que imparten programas de pregrado universitario en dos a cuatro áreas de
conocimiento SNIES. En este enfoque se encuentran 62 IES.
Universidades de pregrado 5 – 8 son aquellas universidades que imparten programas
de pregrado universitario en más de cuatro áreas de conocimiento SNIES. En este
enfoque se encuentran 31 IES
Instituciones universitarias de pregrado 5 – 8 son aquellas instituciones universitarias
que imparten programas de pregrado universitario en más de cuatro áreas de
conocimiento SNIES. En este enfoque se encuentran 16 IES
Pregrado especializadas son aquellas universidades e instituciones universitarias que
tienen programas de pregrado y posgrado en un área del conocimiento SNIES. En
este enfoque se encuentran 13 IES
La estructura Gráfico 2. Las dimensiones y los indicadores
Dimensión de logro
El logro educativo se mide a través de los resultados en Saber Pro12. Estas son pruebas
estandarizadas realizadas a los estudiantes próximos a finalizar su programa académico. Las
competencias genéricas deben ser presentadas por todos los estudiantes. Por tanto los
resultados de estas pruebas permiten realizar comparaciones entre todos los estudiantes en
los componentes de razonamiento cuantitativo, lectura crítica, comunicación escrita,
competencias ciudadanas e inglés. Esta es una ventaja importante frente a las mediciones
internacionales, ya que para medir calidad educativa la mayoría de modelos se basa en
encuestas o excluye de los indicadores una medida sobre los resultados de los profesores, y
en general el proceso educativo, en los estudiantes (Shin, Toutkoushian, & Teichler (Eds.),
2011).
Es importante señalar que, como criterio para verificar y asegurar condiciones de calidad, las
pruebas Saber Pro hacen parte del conjunto de elementos de evaluación de renovación del
registro calificado de programas académicos (Consignados en el decreto 1075 de 2015).
Además, según el decreto 1075 de 2015, los procesos de autoevaluación, considerados para
la renovación del registro calificado, deben mostrar el efecto de las estrategias aplicadas
para mejorar los resultados en los exámenes de calidad para la educación superior (Actuales
pruebas Saber Pro).
Razonamiento Cuantitativo
El indicador de razonamiento cuantitativo se toma como el promedio simple del puntaje de
los estudiantes de la IES en el módulo. Este indicador mide “las habilidades para:
comprender y transformar información cuantitativa presentada en distintos formatos;
formular y ejecutar planes para dar solución a problemas que involucran información
cuantitativa u objetos matemáticos; y justificar, argumentar o dar validez a procedimientos y
estrategias matemáticas utilizadas para dar solución a problemas planteados” (ICFES, 2016).
Fuente de la información: ICFES 2017; corte de los datos: 20 de junio de 2017.
Lectura Crítica
El indicador de lectura crítica se toma como el promedio simple del puntaje de los
estudiantes de la IES en el módulo. A través de este indicador se miden “las capacidades de
entender, interpretar y evaluar textos que pueden encontrarse tanto en la vida cotidiana,
como en ámbitos académicos no especializados. Pretende indagar sobre la comprensión
12 Se toman sólo los resultados de los programas de formación universitaria.
lectora del evaluado que le permita interpretar, aprender y tomar posturas críticas frente a
un texto, aunque no cuente con un conocimiento previo del tema tratado” (ICFES, 2016).
Fuente de la información: ICFES 2017; corte de los datos: 20 de junio de 2017.
Comunicación Escrita
El indicador de comunicación escrita se toma como el promedio simple del puntaje de los
estudiantes de la IES en el módulo. A través de este indicador se mide “la competencia para
comunicar ideas por escrito referidas a un tema dado. Los temas son de dominio público y
no requieren conocimientos especializados” (ICFES, 2016).
Fuente de la información: ICFES 2017; corte de los datos: 20 de junio de 2017.
Competencias Ciudadanas
El indicador de competencias ciudadanas se toma como el promedio simple del puntaje de
los estudiantes de la IES en el módulo. A través de este indicador se miden “los
conocimientos y habilidades que posibilitan la construcción de marcos de comprensión del
entorno, que promueven el ejercicio de la ciudadanía y la coexistencia inclusiva según la
Constitución Política de Colombia. Un ciudadano competente es aquel que conoce su
entorno social y político; tiene presentes sus derechos y deberes; reflexiona sobre
problemáticas sociales; busca el bienestar de su comunidad; entre otros” (ICFES, 2016).
Fuente de la información: ICFES 2017; corte de los datos: 20 de junio de 2017.
Dimensión de Pertinencia
Se incluyen la tasa de empleabilidad y el paso a posgrado de los graduados a nivel nacional.
Para el MIDE estas variables resultan complementarias toda vez que miden las
contribuciones de los graduados a la sociedad sea a través de una formación de un mayor
nivel o la salida al mercado laboral.
La variable de empleabilidad funciona como un mecanismo de información al empleador, se
conecta con los retornos sociales y económicos de la educación superior y señala el grado
en que las capacidades de los estudiantes encuentran eco en el mercado laboral (Harvey, L.;
2000; Psacharopoulos, G. 1994; Arcidiacono, Hizmo, & Bayer, 2010; Woessmann, 2014). No
obstante, la continuidad de los estudios, especialmente en el caso de maestrías y
doctorados, debe verse como un complemento de la tasa de empleabilidad, esto pues es
necesario descontar los estudiantes de tiempo completo del grupo sobre el cual se mide la
empleabilidad.
Empleabilidad13
El valor de la empleabilidad corresponde a la relación de la tasa de vinculación de los
graduados un año después de salir de la IES con la tasa de vinculación de los graduados del
departamento en que se ubica la institución un año después del grado. Para las instituciones
con varias sedes, se realiza la relación en cada una de las sedes con respecto a su
departamento y se pondera por el número de estudiantes graduados en cada sede.
Fuente de la información: Observatorio Laboral para la Educación (OLE) 2016, los datos de
graduados corresponden a SNIES en 2015 y los vinculados al mercado laboral en la PILA en
2016; Corte de los datos: 20 de diciembre de 2016
Paso a Posgrado
El valor de paso a posgrado de los estudiantes de la IES corresponde a la división entre el
número de graduados entre 2008 y 2015 que iniciaron, o estuvieron registrados
posteriormente en algún curso de posgrado entre 2008 y 2016 sobre el número total de
graduados.
Fuente de la información: Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES).
Corte de la información: 17 de julio de 2016
Dimensión de producción intelectual
En la dimensión de producción intelectual se incluyen los productos de nuevo conocimiento
y desarrollo tecnológico e innovación, la apropiación social de conocimiento y el impacto de
la producción científica a través de las citaciones en Web of Science (WoS) y SCOPUS14. Los
procesos de investigación y producción intelectual deben generar impactos positivos sobre
la sociedad. A su vez, la investigación es la actividad de la educación superior más difundida
globalmente. En Colombia, la investigación y la producción intelectual es una de las tres
funciones sustantivas de la educación superior. Sin embargo, la producción científica y la
transferencia de tecnología es uno de los puntos débiles del Sistema de Educación Superior.
De hecho, la producción intelectual y el número de los programas doctorales en Colombia
se encuentran por debajo de la de los países de América latina (Salmi, 2013).
13 Se toman sólo los resultados de los programas de formación universitaria, en las fichas no se reportan datos
para las IES que tienen menos de 10 graduados.
14 Servicios de indexación de citaciones. Estos proveen acceso a múltiples bases de datos que referencian
búsquedas interdisciplinarias.
Por su parte, en relación al otorgamiento del registro calificado, el decreto 1075 de 2015,
dicta como una de las condiciones para la obtención del registro calificado las actividades de
investigación que permitan desarrollar una actitud crítica y una capacidad creativa para
encontrar alternativas para el avance de la ciencia, la tecnología y las artes o las
humanidades. De igual manera, el consejo nacional de acreditación dentro de sus
lineamientos para el otorgamiento de la acreditación institucional, contempla el factor de
investigación y creación artística como uno de los pilares más importantes que debe tener
una institución de alta calidad.
Nuevo Conocimiento y Desarrollo Tecnológico e Innovación15
El valor de Nuevo Conocimiento y Desarrollo Tecnológico e Innovación corresponde a los
productos de estas categorías registrados por los distintos grupos en la convocatoria 737 de
Colciencias. Estos son ponderados por el peso global y por la clase (Top, A, B) y tomados
como proporción de la institución con el mayor número de productos16 y divididos por la
planta docente en tiempos completos equivalentes en 2016 - I. En las fichas también se
presentarán los resultados en escala logarítmica.
Fuente de la información: Colciencias Convocatoria 737 de 2015 y Sistema Nacional de
Información de Educación Superior (SNIES).
Citaciones17
El valor de citaciones corresponde a la cantidad de referencias entre 2010-2015 de las bases
WoS (Colección ISI) y SCOPUS dividas en el total de artículos de la IES. La importancia de las
citaciones es que estas reflejan el impacto científico de la producción.
Fuente de la información: Observatorio de Ciencia y Tecnología 2015
Apropiación Social del Conocimiento15
El valor de apropiación social del conocimiento corresponde a los productos de apropiación
social del conocimiento (participación Ciudadana en CTeI, las estrategias pedagógicas para
el fomento de la CTeI, la comunicación social del conocimiento, la circulación de
conocimiento especializado y los reconocimientos) registrados por los grupos de
investigación en la convocatoria 737 de Colciencias ponderados por el peso global asignado
por Colciencias a cada categoría de producción, divididos por la planta docente en tiempos
15 En las fichas no se reportan datos para las IES que tienen menos de 10 docentes en TCE.
16 Para mayor información referirse al modelo de clasificación de grupos de la convocatoria 737 de Colciencias. 17 En las fichas no se reportan datos para las IES que tienen menos de 10 artículos en ISI- WoS o en SCOPUS.
completos equivalentes en 2016 - I. En las fichas también se presentarán los resultados en
escala logarítmica.
Fuente de la información: Colciencias Convocatoria 737 de 2015 y Sistema Nacional de
Información de Educación Superior (SNIES).
Dimensión de capital humano
En la dimensión de capital humano se incluyen los investigadores y los esfuerzos de las
instituciones por la formación de capital humano. Ambas variables están relacionadas con la
capacidad de las instituciones y, por ende, con su tamaño, para hacerlas comparables se
dividieron por el número de docentes en tiempos completos equivalentes en 2015-I18.
Uno de los mayores retos para fomentar la investigación es contar con una masa crítica de
investigadores con altos niveles de cualificación. Por tanto, esta dimensión mide la
capacidad actual de las instituciones en términos de investigadores y en los esfuerzos que
está haciendo para contribuir a esa masa crítica.
Investigadores COLCIENCIAS
El valor de este indicador corresponde a la cantidad de investigadores reconocidos por
COLCIENCIAS en la convocatoria 737 de 2015 divididos por la planta docente en tiempos
completos equivalentes en 2016 - I.
Fuente de la información: Colciencias Convocatoria 737 de 2015 y Sistema Nacional de
Información de Educación Superior (SNIES).
Formación del Recurso Humano15
El valor de este indicador corresponde a los productos de Formación del Recurso Humano
(i.e. acompañamiento a tesis de doctorado, trabajos de grado de maestría y pregrado,
proyectos de investigación y desarrollo, extensión e innovación, acompañamientos y
asesorías de la línea temática del programa ondas) registrados en la convocatoria 737 de
Colciencias. Esta variable se pondera de acuerdo a la clase A o B asignada por Colciencias y a
la institución con un mayor valor y luego se dividide por la planta docente en tiempos
completos equivalentes en 2016 - I. En las fichas también se presentarán los resultados en
escala logarítmica.
18 Un docente tiempo completo equivale a uno, un docente a medio tiempo o parcial a ½ y un docente de hora
cátedra a ¼.
Fuente de la información: Colciencias Convocatoria 737 de 2015 y Sistema Nacional de
Información de Educación Superior (SNIES).
Dimensión de Docencia
El nivel y el compromiso de los docentes son un indicador de la calidad de una institución.
Por tanto, las instituciones deben contar con una planta profesoral diversa y apropiada en
cantidad, dedicación y niveles de formación (CNA, 2015). Las variables de esta dimensión se
refieren a la formación académica de la planta docente y a la suficiencia de esta planta para
atender a los requerimientos y demandas en tiempo y en conocimiento de los estudiantes.
Por un lado, la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías requieren docentes con
altos niveles de formación; En ese sentido, se considera que el nivel de educación y el
desempeño pedagógico son condiciones previas para desarrollar ambientes de aprendizaje
exitosos (Trowler & Wareham, 2007). Dentro de la revisión de experiencias exitosas a nivel
internacional en reformas a la educación superior, se resalta la importancia de buscar atraer
una planta docente cualificada que promueva la investigación y la docencia de excelencia en
Instituciones de Educación Superior de distintos tipos.
Por otra parte, en relación con la cantidad de estudiantes por docente, se captura la
cantidad de tiempo que tiene un docente para atender cada estudiante. Esta una de las
variables comúnmente usadas en mediciones internacionales, modelos como THE y QS
exponen que este indicador muestra la capacidad que tienen las universidades para proveer
supervisión individual de los alumnos (QS, 2015; THE, 2015).
En la dimensión de docentes se asimila la relación alumno docente a la disponibilidad de los
docentes para asesorar a los estudiantes. El nivel educativo de los docentes por su parte se
encuentra relacionado con la calidad de la institución, así como se expone en los
lineamientos de la acreditación.
Relación docente alumno
El valor de esta variable corresponde a la razón entre la cantidad de docentes en tiempo
completo equivalente de la IES y la matrícula de estudiantes de pregrado.
Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES). Corte: junio de 2017
Docentes con posgrado
El valor de esta variable corresponde a la proporción de docentes de la institución con título
de posgrado en TCE, ponderados por el nivel máximo de titulación de la siguiente forma: 2
para docentes con maestría, 4 para docentes con doctorado.19
Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES). Corte: junio de 2017
Dimensión de Internacionalización
La dimensión de internacionalización cuenta con un indicador de capacidad, dos de proceso
y otro de resultado. La internacionalización es el proceso de cooperación e integración de las
IES con sus pares de otros países con el fin de alcanzar una mayor difusión y visibilidad en el
mundo, por tanto, el dominio del inglés dado su posición privilegiada, aunque no
monopólica, en el ámbito académico muestra la capacidad de la IES en poder desarrollar
estos procesos. Las coautorías internacionales por su parte miden la interacción de los
docentes en el medio internacional, marcan una pauta de las redes internacionales y el
desarrollo de investigaciones conjuntas. Las variables de movilidad miden el proceso a través
los estudiantes y los docentes realizan procesos de intercambio de conocimiento.
Inglés
El indicador de inglés se toma como el promedio simple del puntaje de los estudiantes de la
IES en el componente de inglés. Este indicador evalúa la competencia para comunicarse en
este idioma de forma efectiva. Aunque es cierto que el nivel de inglés no depende
únicamente de la Universidad a la que asista el graduado, sino de otros factores anteriores
como su educación básica y primaria o su entorno familiar, también lo es que para el
estudiante es importante recibir capacitación en idiomas en su paso por la educación
superior, lo que se vería reflejado en este puntaje (ICFES, 2016).
En adición al indicador se mostrará en los resultados la proporción de estudiantes en cada
grupo de referencia en Saber Pro y su desempeño en Saber 11.
Fuente de la información: ICFES 2017; corte de los datos: 20 de junio de 2017.
Movilidad Docente
Medir la proporción de docentes que realizan movilidad internacional entrante o saliente.
19 No se reconocen las especializaciones en tanto que estas no se reconocen en los escalafones docentes ni
tampoco en la mayoría de los sistemas de educación superior en el mundo.
Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES). Corte: junio de 2017
Movilidad Estudiante
Medir la proporción de estudiantes que realizan movilidad internacional entrante o saliente.
Se diferencian los procesos de más de noventa días al valerlos por el doble que los procesos
menores a noventa días.
Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES). Corte: junio de 2017
Coautorías17
El valor de coautorías se mide cómo el número de coautorías entre 2009-2015 que los
autores de la institución realizan con autores extranjeros, normalizado por el número de
docentes medidos en tiempos completos equivalentes en 2016-I. Existe una ganancia en el
impacto del nuevo conocimiento cuando existe colaboración internacional. Por tanto, este
indicador además de mostrar el trabajo conjunto cataliza la visibilidad de la producción
(Guerrero, Olmeda-Gómez, & de Moya-Anegón, 2013).
Fuente de la información: Observatorio de Ciencia y Tecnología 2015 y Sistema Nacional de
Información de Educación Superior (SNIES).
Dimensión de Bienestar
En esta dimensión se exponen los resultados de los indicadores de permanencia y
graduación. El bienestar corresponde a un aspecto propio de cada IES, sin embargo, su
importancia estratégica debe hacer parte de su desarrollo misional, estratégico y operativo.
Teniendo en cuenta esto, el bienestar “comprende el conjunto de las políticas institucionales,
los procesos y las prácticas, así como una cultura institucional que promueve la
corresponsabilidad de los actores que conviven en el contexto de la vida institucional para
favorecer la formación integral, el pleno desarrollo de las capacidades humanas y la
construcción de comunidad.” (Ministerio de Educación Nacional, 2016).
Permanencia
La permanencia puede ser vista como una medida del rendimiento académico de los
estudiantes y del sistema educativo en general (López, G., Posada, M., Cardozo, C., &
Cuartas, D. J., 2010). Si bien no todos los factores de deserción pueden ser cubiertos por la
institución, esta sí puede mostrar avances importantes en los factores organizacionales
como lo son el bienestar, la disponibilidad de recursos, la calidad de la docencia y la
enseñanza; los interaccionistas como el apoyo en la mejora del desempeño académico, la
experiencia del medio y la integración académica y social; así como algunos de los
sociológicos como la satisfacción del sistema académico y el apoyo de los compañeros
(Ministerio de Educación Nacional, 2015).
Este indicador está relacionado con la retención del estudiante, es decir que el estudiante
permanezca desde la admisión hasta la graduación. El 45,6% de los estudiantes que
empezaron un programa universitario no llegaron a décimo semestre, teniendo este
resultado mayor para los hombres, las personas que provienen de familias con bajos
ingresos (Ministerio de Educación Nacional, 2015).
El valor de la tasa de permanencia corresponde al porcentaje acumulado de estudiantes que
continuaron sus estudios sin dejar de registrar matrícula por dos o más períodos académicos
consecutivos en un programa académico de una IES. Se calcula como el inverso de la
deserción por periodo.
Fuente de la información: Sistema para la Prevención de la Deserción de la Educación
Superior (SPADIES) 2017; corte de los datos: noviembre de 2016.
Graduación
Las tasas de graduación varían ampliamente y son demasiado bajas. Pese a que el 86% de
los graduados obtiene su título entre los semestres 10 y 14, sólo un 33% de los estudiantes
que fueron admitidos a la educación superior obtiene la graduación antes de siete años
(Ministerio de Educación Nacional , 2015). Este indicador complementa el anterior y muestra
una segunda barrera para la completitud de los estudios, más allá de la continuidad en los
mismos.
El valor de la tasa de graduación corresponde al porcentaje de estudiantes de todas las
cohortes que se han graduado de un programa académico de una IES hasta el décimo
cuarto semestre. Es decir, el conteo acumulado de graduados hasta un semestre
determinado de todas las cohortes que han cursado al menos hasta ese semestre, sobre el
total de inscritos en primer curso de dichas cohortes (Ministerio de Educación Nacional,
2015).
Fuente de la información: Sistema para la Prevención de la Deserción de la Educación
Superior (SPADIES) 2017; corte de los datos: noviembre de 2016.
A FUTURO
El modelo es una abstracción del sistema. Los indicadores cuantitativos no muestran la
completitud del mundo y algunas veces deben ser interpretados con cautela. Por tanto, el
modelo debe tener un proceso de retroalimentación constante. Así como resultado del
avance en los sistemas de información y la confiabilidad en el reporte. A continuación, se
exponen algunas de las mejoras sobre el modelo que ya han sido identificadas.
A nivel de clasificación En las categorías de enfoque maestría y enfoque doctoral es necesario a futuro hacer dos
revisiones.
Se deben separar las maestrías de investigación de las maestrías de profundización,
sea en categorías independientes, o sea de acuerdo a un número diferencial de
programas y de graduados (CESU, 2016).
Los puntos de corte de los grupos de posgrado de la clasificación deben obedecer a
una regla variable que evidencie el estado de los programas de posgrado, y la
distribución de los mismos entre las IES y no a un número indicativo que tenga que
ser ajustado en el mediano plazo (CESU, 2017; CESU, 2016).
Por otro lado, en caso de que exista un cambio adicional en las variables del otro año será
necesario reevaluar los sistemas de pesos para la presentación de resultados por dimensión.
A nivel de estructura El modelo debe unificar el horizonte temporal de los indicadores. Un primer avance es el
indicador de deserción por periodo.
Dimensión de bienestar y extensión
Se deben incluir indicadores relacionados con los esfuerzos institucionales por el
bienestar y la formación integral.
Es importante realizar estudios complementario sobre los estudiantes admitidos y el
impacto de la universidad a nivel regional y de generación de ingresos
En graduados
Se debe unificar paso a posgrado y empleabilidad.
Identificar los egresados que continúan sus estudios o vida laboral en el exterior.
Debe presentarse información adicional de empleabilidad por áreas de conocimiento.
La posibilidad de incluir una variable de emprendimiento.
En coautorías y citaciones
Es necesario revisar las citaciones de acuerdo al área de conocimiento.
Debe buscarse la forma de presentar coautorías de acuerdo a una fracción más que a
un conteo.
En internacionalización
Se deben medir los esfuerzos por revisar de manera cuantitativa los esfuerzos que
realizan las IES por incluir los procesos de internacionalización en el currículo.
Bibliografía
ACICAPI; ACIET. (1996). Propuesta para fortalecer la educación superior técnica y tecnológica en Colombia.
Comisión para fortalecer la educación superior técnica y tecnológica en Colombia. Bogotá: Icfes.
ACIET. (2016). Los ciclos propedéuticos en Colombia: una alternativa real de inclusión y equidad en el marco
del Sistema Nacional de Educación Terciaría. Bogotá.
ACIET Y REDTTU. (2015). Propuesta de Modelo de Indicadores Orientados a Caracterizar la Oferta
Académica Técnica Profesional y Tecnológica - MIDE TÉCNICA PROFESIONAL Y TECNOLÓGICA. Bogotá.
Banco Mundial. (2016). Comentarios y propuestas a la reforma al Sistema de Aseguramiento de la Calidad
de la Educación Terciaria de Colombia.
BID. (2010). Ciencia, Tecnología e Innovación en América Latina y el Caribe: Un compendio estadístico de
indicadores. BID.
Camacho, A., Messina, J., & Uribe, J. P. (2016). The Expansion of Higher Education in Colombia: Bad Stidents
or Bad Programs? DISCUSSION PAPER N°452 .
Center for Postsecondary Research Indiana University Bloomington. (07 de 08 de 2017). Carnegie
Classifications. Obtenido de http://carnegieclassifications.iu.edu/
CESU. (2014). Acuerdo 03. Lineamientos para el proceso de acreditación de Instituciones de Educación
Superior. Bogotá.
CESU. (2016). Sesión 3 de octubre .
CESU. (2017). Sesión 26 de julio . Bogotá.
CHE. (07 de 12 de 2017). CHE University Ranking. Obtenido de https://ranking.zeit.de/che/en/
CINDA. (2007). Informe de educación superior. Santiago: RIL Editores.
Colciencias. (2004). Resolución Por la cual se establece los criterios para la asignación de puntajes de
producción técnica para los docentes de entidades públicas o estatales.
CWTS. (12 de 07 de 2017). Leiden Ranking. Obtenido de http://www.leidenranking.com/
Delgado, G. (2017). Construyendo sobre lo construido: opiniones sobre ¿cómo valorar la calidad del Sistema
Nacional de Educación Terciaria? Bogotá.
Ferreyra, M. M., Acitabile, C., Botero, J., Haimovich, F., & Urzúa, S. (2017). At a crossroads Higher Education in
Latin America and the Caribbean. Washington: The World Banck.
Gibbons, M. (1998). Pertinencia de la educación superior el siglo XXI. Documento contribución a la
Conferencia Mundial sobre la Educación Superior de la Unesco. París: UNESCO.
Gómez, V. (2015). La pirámide de la desigualdad en la educación superior en Colombia; Diversificacion y
tipologías de instituciones. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.
Guerrero, V., Olmeda-Gómez, C., & de Moya-Anegón, F. (2013). Quantifying the benefits of International
Scientific collaboration. Journal of the American Society for Information Science and Technology Vol. 64 (2).
Haskell, C. (2016). Comentarios sobre el MIDE.
Hazelkorn, E. (2009). Impact of Global Rankings on Higher Education Research and the Production of
Knowledge. UNESCO Forum on Hogher Education, Research and Knowledge, Ocassional Paper No. 15.
Hensen, K. A., & Hippach-Schneider, U. (2012). Germany. VET in Europe – Country report. Bonn: BIBB -
Federal Institute for Vocational Education and Training.
ICFES. (1974). Carreras tecnológicas, una necesidad: criterios paara evaluación y reconocimiento de
institutos de educación tecnológica. Bogotá: ICFES.
ICFES. (2014). Medición de los efectos de la educación superior en Colombia sobre el aprendizaje
estudiantill. Bogotá.
ICFES. (2016). Guías de orientación por módulos Saber Pro .
ICFES. (2017). Informe nacional de resultados - Línea de base 2016. Bogotá.
International Centre for Technical and Vocational Education and Training. (2015). UNEVOC. Obtenido de
World TVET Database - Country Profiles Australia:
http://www.unevoc.unesco.org/go.php?q=World+TVET+Database&ct=AUS
Martinez, S. (2015). El Mercado Laboral y las personas mayores. Bogotá: Fedesarrollo.
MCCormick, A. (2013). Classifying Higher Education Institutions:Lessons from the Carnegie Classification. .
Pensamiento Educativo. Revista de Investigación Educacional Latinoamericana No. 50 (1), 65-75.
MEN. (1980). Decreto 080 de 1980. Bogotá: MEN.
MEN. (2015). Guía para la Implementación del modelo de gestión de permanencia y graduación estudiantil
en insstituciones de educación superior. Bogotá.
Ministerio de Educación Nacional . (2015). Guía para la implementación del modelo de gestión de
permanencia y graduación estudiantul en instituciones de Educación Superior. Bogotá.
Ministerio de Educación Nacional. (2015). Estrategias para la Permanencia en Educación Superior:
Experiencias Significativas. Bogotá.
Ministerio de Educación Nacional. (2015). Metodología MIDE. Bogotá.
Ministerio de Educación Nacional. (2016). Documento Metodológico MIDE 2.0. Bogotá.
Ministerio de Educación Nacional. (2016). Líneamientos de Política de Bienestar para Instituciones de
Educación Superior. Bogotá.
Montes, F., Forero, D., Salas, R., & Zarama, R. (2017). The challenges of creating a ranking: A colombian
example. No. 90. Internationa Higher Education, 22-24.
Montes, F., Forero, D., Zarama, R., & Salas, R. (2017). The Challenges of Creating a Ranking: A Colombian
Example. International Higher Education No. 90, 22-24.
OECD. (2008). Handbook on constructing composite indicators. Methodology and user's guide. OECD.
OECD. (2008). Handbook on constructing composite indicators. Methodology and user's guide. OECD.
OECD. (2009).
OECD. (2012). Educational Research and Innovation. Schooling Redesigned. Towards Innovative Learning
Systems.
OECD. (2016). Education in Colombia, Reviews of National Policies for Education. Paris: OECD Publishing.
Pineda, P., & Celis, J. (2017). ¿Hacia la Universidad Corporativa? Reformas Basadas en el Mercado e
Isomorfismo Institucional en Colombia. Archivos Analíticos de Políticas Educativas. Vol. 25 No. 71. Número
especial, reformas a la Educación Superior.
QS. (2015). Methodology. Recuperado el 8 de Agosto de 2015, de
http://www.topuniversities.com/university-rankings-articles/world-university-rankings/qs-world-university-
rankings-methodology
Ramírez, C. (1995). Nuevo marco de la acción del SENA. En G. Misas, El SENA en el siglo XXI. Elementos para
su reestructuración. (pág. 77). Bogotá: SENA.
Reisberg, L. (2016). Comentarios sobre el MIDE 2.0 Informe presentado al Ministerio de Educación Nacional.
Salmi, J. (2013). La Urgencia de Ir Adelante: Perspectivas desde la Experiencia Internacional para la
Transformación de la Educación Superior en Colombia. Bogotá.
SENA. (2010). ELEMENTOS DE PERTINENCIA PARA LA OFERTA DE PROGRAMAS DE FORMACIÓN TITULADA.
SENA. (2013). Circular 49 de 2013.
Shavelson, B., Mariño, J., Molina, A. M., & Wiley, E. (2016). In the practices and challenges of measuring
higher education value added: the case of Colombia. Assesment & Evaluation in Higher Education, 695-720.
Shin, J., Toutkoushian, R., & Teichler (Eds.), U. (2011). University Rankings Theoretical Basis, Methodology
and Impacts on Global Higher Education. Springer.
SUE - Comisión de jefes directores de planeación. (2015). INFORME SOBRE LA EVALUACIÓN DEL MIDE.
Superior, M. d. (2016). Lineamientos del SNET. Bogotá D.C.
THE. (2015). Methodology. Recuperado el 08 de Agosto de 2015, de
https://www.timeshighereducation.co.uk/world-university-rankings/2015/world-ranking/methodology#tabs
Trowler, P., & Wareham, T. (2007). Reconceptualising the Teaching- Research Nexus. Enhancing Higher
Education, Theory and Scholarship, Proccedings of the 30th HERDSA Annual Conference. Adelaide.
U multirank. (06 de 06 de 2017). Methodology. Obtenido de
http://www.umultirank.org/#!/about/methodology/approach-to-
ranking?trackType=about&sightMode=undefined§ion=undefined
Wasserman, M. (24 de julio de 2015). ¿Qué mide el MIDE? El Tiempo.
ANEXOS
HOJAS DE VIDA DE LOS INDICADORES 1. Nombre del indicador: VALOR AGREGADO DE RAZONAMIENTO CUANTITATIVO
2. Periodo de referencia: 2007 – 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo 2017
4. Fuente de la información: ICFES
5. Objetivo:
Medir el logro o progreso de los estudiantes, en términos de aprendizaje, en su paso por la educación superior.
6. Consideraciones metodológicas
La base para valor agregado consiste en un cruce de los resultados los estudiantes que presentaron la prueba saber
pro en el periodo 2016-1 y saber 11 en el periodo 2007-2015.
El objetivo es predecir los resultados de saber pro usando los resultados de saber 11, nivel de estudio de la madre e
ingreso del hogar (al momento de la prueba saber 11). La parte que no explica con el desempeño en saber 11 y las
variables socioeconómicas se le atribuye a la institución. El modelo usado es:
𝑦𝑖𝑗~𝑁[𝛽𝑜+𝛽1mat𝑖𝑗+𝛽2leng𝑖𝑗+𝛽3quim𝑖𝑗+𝛽4ciensoci𝑖𝑗+𝛽5IngresoHogar+ 𝛽6EducacionMadre +𝛾𝑗𝜎2]
Donde Yij es el resultado de SABER PRO en Razonamiento Cuantitativo para el individuo i. Se asume además que γj ~
Normal [0; σ²]. Las variables independientes corresponden a los puntajes obtenidos por el estudiante en las pruebas
SABER 11° (matemáticas, lenguaje, química y ciencias sociales), al ingreso del hogar expresado en salarios mínimos y
variables dummy para indicar la educación de la madre.
Debido a que los diferentes enfoques observan estos efectos de manera diferente, esta medición se hace
considerando únicamente los estudiantes en el mismo enfoque. Por lo que el resultado de la medición no es
comparable entre enfoques.
7. Cómo generar el indicador
Se usó la siguiente sintaxis en R para generar los resultados:
db %<>% filter(enfoque==”ENFOQUE”)
VARC=lmer(data=db,MOD_RAZONA_CUANTITAT_PUNT~
LENGUAJE_PUNT+ QUIMICA_PUNT+ CIENCIAS_SOCIALES_PUNT+ MATEMATICAS_PUNT+
FAMI_EDUCACION_MADRE+ FAMI_ING_FMILIAR_MENSUAL+ (1|IES.PADRE))
VARC_C=coef(VARC)[[1]] %>% as.data.frame
VARC_C=VARC %>% add_rownames("CodIES")
VARC_C=VARC_C[,1:2]
colnames(VARC_C)=c("CodIES","VARC")
8. Rango de los resultados ENFOQUE I_2_4: 37.18-73.02
ENFOQUE U_5_8: 34.10-51.98
ENFOQUE MAESTRÍA: 44.44-64.68
ENFOQUE I_5_8: 36.95-50.59
ENFOQUE ESPECIALIZADAS: 41.97-69.57
ENFOQUE U_2_4: 44.92-59.35
ENFOQUE DOCTORAL: 69.02-86.43
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes registrados en programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Observaciones
El indicador mejorará conforme mejore el cruce de la información. Este indicador al estar basado en un modelo de
efectos aleatorios debe cumplir los supuestos de esta metodología.
1. Nombre del indicador: VALOR AGREGADO DE LECTURA CRÍTICA
2. Periodo de referencia: 2007 – 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo 2017
4. Fuente de la información: ICFES
5. Objetivo:
Medir el logro o progreso de los estudiantes, en términos de aprendizaje, en su paso por la educación superior.
6. Consideraciones metodológicas
La base para valor agregado consiste en un cruce de los resultados los estudiantes que presentaron la prueba saber
pro en el periodo 2016-1 y saber 11 en el periodo 2007-2015.
El objetivo es predecir los resultados de saber pro usando los resultados de saber 11, nivel de estudio de la madre e
ingreso del hogar (al momento de la prueba saber 11). La parte que no explica con el desempeño en saber 11 y las
variables socioeconómicas se le atribuye a la institución. El modelo usado es:
𝑦𝑖𝑗~𝑁[𝛽𝑜+𝛽1mat𝑖𝑗+𝛽2leng𝑖𝑗+𝛽3quim𝑖𝑗+𝛽4ciensoci𝑖𝑗+𝛽5IngresoHogar+ 𝛽6EducacionMadre +𝛾𝑗𝜎2]
Donde Yij es el resultado de SABER PRO en Lectura Crítica para el individuo i. Se asume además que γj ~ Normal [0;
σ²]. Las variables independientes corresponden a los puntajes obtenidos por el estudiante en las pruebas SABER 11°
(matemáticas, lenguaje, química y ciencias sociales), al ingreso del hogar expresado en salarios mínimos y variables
dummy para indicar la educación de la madre.
Debido a que los diferentes enfoques observan estos efectos de manera diferente, esta medición se hace
considerando únicamente los estudiantes en el mismo enfoque. Por lo que el resultado de la medición no es
comparable entre enfoques.
7. Cómo generar el indicador
Se usó la siguiente sintaxis en R para generar los resultados:
db %<>% filter(enfoque==”ENFOQUE”)
VALC=lmer(data=db,MOD_RAZONA_CUANTITAT_PUNT~
LENGUAJE_PUNT+ QUIMICA_PUNT+ CIENCIAS_SOCIALES_PUNT+ MATEMATICAS_PUNT+
FAMI_EDUCACION_MADRE+ FAMI_ING_FMILIAR_MENSUAL+ (1|IES.PADRE))
VALC_C=coef(VALC)[[1]] %>% as.data.frame
VALC_C=VALC %>% add_rownames("CodIES")
VALC_C=VALC_C[,1:2]
colnames(VALC_C)=c("CodIES","VALC")
8. Rango de los resultados ENFOQUE I_2_4: 34.22-56.42
ENFOQUE U_5_8: 35.17-48.36
ENFOQUE MAESTRÍA: 43.84-58.74
ENFOQUE I_5_8: 36.17-45.50
ENFOQUE ESPECIALIZADAS: 37.98-59.83
ENFOQUE U_2_4: 41.41-58.40
ENFOQUE DOCTORAL: 71.84-86.27
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes registrados en programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Observaciones
El indicador mejorará conforme mejore el cruce de la información. Este indicador al estar basado en un modelo de
efectos aleatorios debe cumplir los supuestos de esta metodología.
1. Nombre del indicador: RAZONAMIENTO CUANTITATIVO
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo 2017
4. Fuente de la información: ICFES
5. Objetivo:
Mide el conjunto de elementos de las matemáticas (sean estos conocimientos o competencias) que permiten a un
ciudadano tomar parte activa e informada en el contexto social, cultural, político, administrativo, económico,
educativo y laboral. (ICFES, 2016).
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Razonamiento Cuantitativo.
Donde:
= Puntaje 2016 en razonamiento cuantitativo de los estudiantes de pregrado universitario de la IES
que presentaron la prueba.
• N = Número de estudiantes de pregrado universitario que presentaron la prueba en 2016.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/docman/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/3325-resultados-agregados-saber-pro-modulos-genericos-
2016 2. Descargar la base de resultados agregados de Saber Pro en los módulos de competencias genéricas.
3. En la segunda hoja del archivo de excel: Institucion-Modulo-GrupoReferen se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN (todos los nombres correspondientes) y por NOMBRE_MODULO en este caso Razonamiento
Cuantitativo.
4. Con las columnas PROMEDIO_PUNTAJEPRUEBA y TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF generar una
columna en la cual se multiplique la cantidad de estudiantes por el promedio de la prueba.
5. Finalmente, se suma la nueva columna para cada institución, y se divide por el total de los estudiantes de
cada IES que presentaron la prueba. Esto es la suma de la columna TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF
8. Rango de los resultados Valor min. (118.67) – Valor máx. (194)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes registrados en programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Ninguna
1. Nombre del indicador: LECTURA CRÍTICA
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo 2017
4. Fuente de la información: ICFES
5. Objetivo:
Mide las capacidades de entender, interpretar y evaluar textos que pueden encontrarse tanto en la vida cotidiana,
como en ámbitos académicos no especializados. El propósito es establecer si un estudiante cuenta con una
comprensión lectora que le permita interpretar, aprender y tomar posturas críticas frente a un texto, aunque no
cuente con un conocimiento previo del tema tratado. (ICFES, 2016)
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Lectura Crítica.
Donde:
• = Puntaje 2016 en lectura crítica de los estudiantes de pregrado universitario de la IES que
presentaron la prueba.
• N = Número de estudiantes de pregrado universitario que presentaron la prueba en 2016.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/docman/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/3325-resultados-agregados-saber-pro-modulos-genericos-
2016
2. Descargar la base de resultados agregados de Saber Pro en los módulos de competencias genéricas.
3. En la segunda hoja del archivo de excel: Institucion-Modulo-GrupoReferen se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN (todos los nombres correspondientes) y por NOMBRE_MODULO en este caso Lectura Crítica.
4. Con las columnas PROMEDIO_PUNTAJEPRUEBA y TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF generar una
columna en la cual se multiplique la cantidad de estudiantes por el promedio de la prueba.
5. Finalmente, se suma la nueva columna para cada institución, y se divide por el total de los estudiantes de
cada IES que presentaron la prueba. Esto es la suma de la columna TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF
8. Rango de los resultados Valor min. (123.94) – Valor máx. (186.85)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes registrados en programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Ninguna
1. Nombre del indicador: COMUNICACIÓN ESCRITA
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo 2017
4. Fuente de la información: ICFES
5. Objetivo:
Mide la competencia para comunicar ideas por escrito referidas a un tema dado. Los temas sobre los que se pide
escribir son de dominio público y no requieren conocimientos especializados, de modo que todos los estudiantes
pueden producir un texto acerca de dicho tópico. En cualquiera de ellos, el modo como se desarrolla el tema
propuesto permite detectar distintos niveles de la competencia para comunicarse por escrito. (ICFES, 2016).
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Comunicación escrita.
Donde:
• = Puntaje 2016 en comunicación escrita de los estudiantes de pregrado universitario de la IES que
presentaron la prueba.
• N = Número de estudiantes de pregrado universitario que presentaron la prueba en 2016.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/docman/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/3325-resultados-agregados-saber-pro-modulos-genericos-
2016
2. Descargar la base de resultados agregados de Saber Pro en los módulos de competencias genéricas.
3. En la segunda hoja del archivo de excel: Institucion-Modulo-GrupoReferen se debe filtrar por: INSTITUCIÓN
(todos los nombres correspondientes) y por NOMBRE_MODULO en este caso Comunicación Escrita.
4. Con las columnas PROMEDIO_PUNTAJEPRUEBA y TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF generar una columna
en la cual se multiplique la cantidad de estudiantes por el promedio de la prueba.
5. Finalmente, se suma la nueva columna para cada institución, y se divide por el total de los estudiantes de
cada IES que presentaron la prueba. Esto es la suma de la columna TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF
8. Rango de los resultados Valor min. (127.99) – Valor máx. (172.23)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes registrados en programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Ninguna
1. Nombre del indicador: COMPETENCIAS CIUDADANAS
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo 2017
4. Fuente de la información: ICFES
5. Objetivo:
Mide los conocimientos y habilidades que posibilitan la construcción de marcos de
comprensión del entorno, los cuales promueven el ejercicio de la ciudadanía y la coexistencia inclusiva
dentro del marco que propone la Constitución Política de Colombia. (ICFES, 2016).
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Competencias Ciudadanas.
Donde:
= Puntaje 2016 en competencias ciudadanas de los estudiantes de pregrado universitario de la IES
que presentaron la prueba.
• N = Número de estudiantes de pregrado universitario que presentaron la prueba en 2016.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/docman/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/3325-resultados-agregados-saber-pro-modulos-genericos-
2016 2. Descargar la base de resultados agregados de Saber Pro en los módulos de competencias genéricas.
3. En la segunda hoja del archivo de excel: Institucion-Modulo-GrupoReferen se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN (todos los nombres correspondientes) y por NOMBRE_MODULO en este caso Razonamiento
Cuantitativo.
4. Con las columnas PROMEDIO_PUNTAJEPRUEBA y TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF generar una
columna en la cual se multiplique la cantidad de estudiantes por el promedio de la prueba.
5. Finalmente, se suma la nueva columna para cada institución, y se divide por el total de los estudiantes de
cada IES que presentaron la prueba. Esto es la suma de la columna TOTAL_EVALINSTITUCION_GRUPREF
8. Rango de los resultados Valor min. (118.67) – Valor máx. (194)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes registrados en programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Ninguna
1. Nombre del indicador: Empleabilidad
2. Periodo de referencia: 2015
3. Fecha de corte de la información: Noviembre 2016
4. Fuente de la información: OLE
5. Objetivo:
Medir la relación de la tasa de vinculación promedio en 2015 de los graduados de una IES en 2014, con la tasa de
vinculación en 2015 de los graduados en 2014 del departamento en que se ubica la institución.
6. Consideraciones metodológicas
Promedio de las relaciones de todas las sedes de las Instituciones de Educación Superior como Universidades, Instituciones
Universitarias, Instituciones Técnicas Profesionales y Tecnológicas ponderado por el número de estudiantes vinculados que se han
graduado de cada una.
Donde:
{1, 2,…, d,…, D} son los departamentos del país y Bogotá.
= cantidad total de personas, del departamento d, que están vinculadas al mercado laboral en 2015* y que se
graduaron de la institución en 2014.
= cantidad total de personas, del departamento d, que se graduaron en 2014 de la institución.
= cantidad total de personas, del departamento d, que están vinculadas al mercado laboral en 2015* y que se
graduaron en 2014.
= cantidad total de personas, del departamento d, que se graduaron en 2014. Se utiliza el mismo departamento
de referencia utilizado para la variable .
=cantidad total de estudiantes vinculados al mercado laboral en 2015* de la IES.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página del Observatorio Laboral para la Educación (OLE)
http://bi.mineducacion.gov.co:8380/eportal/web/men-observatorio-laboral/ubicacion-geografica y haga click
en consultas avanzadas. En situación laboral escoja la opción “Vinculación 2015- Ingreso y Tasa de Cotizantes
por nivel de formación”. En zona geográfica agregue departamento a la tabla. En origen, la variable institución.
En nivel de estudio seleccione pregrado técnico profesional y/o tecnológico según corresponda. Y en medidas
seleccione graduados y graduados que cotizan. Para los datos de la institución escoja en origen el nombre de
la institución.
2. Descargue la base de datos en Excel.
8. Rango de los resultados Valor min. (0.06) – Valor máx. (1.31)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los graduados de programas técnicos o tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Paso a posgrado
2. Periodo de referencia: 2010-2016
3. Fecha de corte de la información: Junio 2017
4. Fuente de la información: SNIES
5. Objetivo:
Medir la tasa de paso a posgrado nacional de los graduados de la IES.
6. Consideraciones metodológicas
Tasa de paso a posgrado de los estudiantes de la IES, de acuerdo a la cantidad de graduados.
Donde:
= cantidad de estudiantes matriculados en posgrado {Maestría, Doctorado} entre 2010
y 2016, en cualquier IES del país, que estudiaron un programa de pregrado universitario en la institución evaluada en
una fecha posterior al grado de pregrado universitario.
= cantidad de personas graduadas de la IES entre 2010 y 2015 en programas de pregrado
universitario y profesional.
7. Cómo generar el indicador
1. La base de datos proviene de un cruce interno del MEN, el dato se encontrará calculado en la página
del MIDE
8. Rango de los resultados Valor min. (0.002) – Valor máx. (0.49)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes de programas técnico profesionales, tecnológicos o de posgrados.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
El numerador no tiene en cuenta a los egresados que se encuentran en el exterior.
1. Nombre del indicador: Apropiación Social de Conocimiento
2. Periodo de referencia: 2015
3. Fecha de corte de la información: 11 de marzo de 2017
4. Fuente de la información: COLCIENCIAS – SNIES
5. Objetivo:
Medir la producción de Apropiación Social del Conocimiento del país.
6. Consideraciones metodológicas
Producción de Apropiación Social del Conocimiento, ponderada por el peso global asignado por Colciencias a cada
categoría de producción, y divido por la planta docente en tiempos completos equivalentes dividido entre 1000.
Donde:
= Los productos que se contabilizan en
nuevo conocimiento son la participación Ciudadana en CTeI, las estrategias pedagógicas para el fomento de la CTeI, la comunicación
social del conocimiento, la circulación de conocimiento especializado y los reconocimientos.
= número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución para el 2016-I.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos Colciencias se realiza el siguiente procedimiento, el cual es equivalente al del modelo de Colciencias
por grupo, para instituciones:
1. Realizar la sumatoria del peso global (ver TR de la convocatoria 737 de 2015) por la cantidad de productos
de la institución de educación superior.
2. Encontrar el máximo valor de una institución para ASC.
3. Dividir el puntaje de cada IES (primer punto) por el máximo valor de cada tipo.
4. Multiplicar el valor de cada IES por 10
5. Dividir este puntaje de cada institución entre los docentes en tiempo completo equivalente vinculados a la
institución en 2016-I dividido entre 1000.
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (5.21)
9. No incluye
No se incluyen los productos distintos a los avalados en la convocatoria 737 de Colciencias.
En caso de que una institución cuente con menos de 10 docentes en TCE, no se calcula este indicador.
Se presenta la variable tomada de Colciencias en escala logarítmica con el fin de caracterizar el sistema
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Citaciones
2. Periodo de referencia: 2009 – 2015 (Cierre junio 2015)
3. Fecha de corte de la información: Enero de 2017
4. Fuente de la información: OCyT
5. Objetivo:
Medir el impacto de la producción de 2009 a 2015, a través de las bases ISI y SCOPUS
6. Consideraciones metodológicas
Cantidad de referencias entre 2009-2015 de las bases ISI y SCOPUS, normalizada por la cantidad de artículos en estas
bases en el mismo periodo.
Donde:
= Las citaciones son definidas como el número de veces en las que un autor se refiere a otro autor dentro de
un documento científico totalizado por institución. La información fue tomada de las bases de ISI y SCOPUS para cada institución
entre 2009 y 2015. Para el cálculo se escoge el número de citaciones más alto reportado, ya sea en ISI o en SCOPUS.
= Número de artículos de cada institución en ISI y SCOPUS en.el periodo 2009-2015.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos provenientes de ISI y SCOPUS:
1. Se calcula la cantidad de citaciones en el periodo 2009 a 2015
2. Se divide en el número de artículos entre 2009 a 2015
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (45.27) (ISI)
Valor min. (0.0) – Valor máx. (43.02) (SCOPUS)
9. No incluye
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Se presentan dos indicadores, uno por ISI, otro por SCOPUS
En caso de que una institución cuente con menos de 10 artículos no se calcula este indicador.
10. Distribución de los datos
1. Nombre del indicador: Nuevo conocimiento y desarrollo tecnológico
2. Periodo de referencia: 2015
3. Fecha de corte de la información: 11 de junio de 2017
4. Fuente de la información: COLCIENCIAS – SNIES
5. Objetivo:
Medir los aportes significativos al estado del arte de un área de conocimiento.
6. Consideraciones metodológicas
Producción de Nuevo Conocimiento y Desarrollo Tecnológico e Innovación, ponderada por el peso global y por la
clase (Top, A, B) asignados por Colciencias a cada categoría de producción, y divido por la planta docente en tiempos
completos equivalentes.
Donde:
= Se calcula
de acuerdo al modelo de clasificación de grupos de Colciencias. Los productos de nuevo conocimiento contabilizados son: Artículos
de investigación A1, A2, B, C y D, libros resultados de investigación, productos tecnológicos patentados o en proceso de concesión de
la patente, variedades vegetales y nuevas razas animales, creaciones en artes, arquitectura y diseño. Los productos de Desarrollo
Tecnológico son: Productos tecnológicos certificados o validados, productos empresariales, regulaciones, normas, reglamentos o
legislaciones, consultorías e informes técnicos finales, acuerdos de licencia para la explotación de obras protegidas por derecho de
autor.
= número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución para el 2016-I.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos de Colciencias se realiza el siguiente procedimiento, el cual es equivalente al del modelo de Colciencias
por grupo, para instituciones:
1. Realizar la sumatoria del peso global (ver TR de la convocatoria 737 de 2015) por la cantidad de productos
de la institución de educación superior para los productos TOP, A y B.
2. Encontrar los valores máximos entre las instituciones de los productos TOP, A y B.
3. Dividir el puntaje de cada IES (punto 1) por el máximo valor de cada tipo.
4. Para cada IES multiplicar estas divisiones (punto 3) por 16 en el caso de los productos TOP, por 10 en el caso
de los productos A y por 4 en el caso de los productos B. Sumar los resultados y dividir por 3.
5. Dividir este puntaje de cada institución entre los docentes en tiempo completo equivalente vinculados a la
institución en 2016-I dividido por 1000
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (4.34)
9. No incluye
No se incluyen los productos distintos a los avalados en la convocatoria 737 de Colciencias.
En caso de que una institución cuente con menos de 10 docentes en TCE, no se calcula este indicador.
Se presenta la variable tomada de Colciencias en escala logarítmica con el fin de caracterizar el sistema
10. Distribución de los datos
1. Nombre del indicador: Formación del Recurso Humano para la CTeI
2. Periodo de referencia: 2015
3. Fecha de corte de la información: 11 de junio de 2017
4. Fuente de la información: COLCIENCIAS – SNIES
5. Objetivo:
Medir el apoyo a la formación de nuevos investigadores.
6. Consideraciones metodológicas
Producción de Formación del Recurso Humano, ponderada por el peso global y por la clase (A, B) asignados por
Colciencias a cada categoría de producción, y divido por la planta docente en tiempos completos equivalentes.
Donde:
= Producto de formación del
recurso humano para CTeI, a saber: Acompañamiento a tesis de doctorado, trabajo de grado de maestría y trabajo de grado de
pregrado, proyectos de investigación y desarrollo, proyectos de investigación – extensión, proyectos de investigación, desarrollo e
innovación (ID+I), proyectos de extensión y responsabilidad social en CTeI, apoyo a programas de formación y acompañamiento y
asesorías de línea temática del programa ondas.
= número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución para el 2015-I.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos de Colciencias se realiza el procedimiento del modelo de Colciencias para clasificar grupos, a nivel de
instituciones:
1. Realizar la sumatoria del peso global (ver TR de la convocatoria 737 de 2015) por la cantidad de productos
de la institución de educación superior para los productos A y B.
2. Encontrar los valores máximos entre las instituciones de los productos A y B.
3. Dividir el puntaje de cada IES (punto 1) por el máximo valor de cada tipo.
4. Para cada IES multiplicar estas divisiones (punto 3) por 20 en el caso de los productos A y por 10 en el caso
de los productos B. Sumar los resultados y dividir por 3.
5. Dividir este puntaje de cada institución entre los docentes en tiempo completo equivalente vinculados a la
institución en 2016-I dividido en 1000.
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (3.64)
9. No incluye
No se incluyen los productos distintos a los avalados en la convocatoria 737 de Colciencias.
En caso de que una institución cuente con menos de 10 docentes en TCE, no se calcula este indicador.
Se presenta la variable tomada de Colciencias en escala logarítmica con el fin de caracterizar el sistema
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Investigadores
2. Periodo de referencia: 2015
3. Fecha de corte de la información: 11 de junio de 2017
4. Fuente de la información: COLCIENCIAS – SNIES
5. Objetivo:
Medir la relación entre los investigadores senior, asociados y junior registrados en la convocatoria 737 de 2015 con
respecto al número de docentes de la institución
6. Consideraciones metodológicas
Cantidad de investigadores reconocidos por COLCIENCIAS en la convocatoria 737 de 2015 divididos por la planta
docente en tiempos completos equivalentes.
Donde:
= suma de los investigadores sénior, asociado y junior de Colciencias.
= número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la
institución para el 2016-I.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos de Colciencias se realiza el procedimiento del modelo de Colciencias para clasificar grupos, a nivel de
instituciones:
1. Se suman los registros de investigadores que cumplen las categorías de senior, asociado y junior por IES.
2. Se dividen entre el número de docentes en tiempo completo equivalente
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (0.89)
9. No incluye
No se incluyen investigadores distintos a los avalados en la convocatoria 737 de Colciencias.
Se presenta la variable tomada de Colciencias en escala logarítmica con el fin de caracterizar el sistema
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Relación docente alumno
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo de 2017
4. Fuente de la información: SNIES
5. Objetivo:
Medir la razón entre la cantidad de estudiantes de la IES y su planta docente en tiempo completo equivalente.
6. Consideraciones metodológicas
Razón entre la cantidad de estudiantes de la IES y su planta docente.
Donde:
= número de estudiantes de pregrado universitario inscritos en la institución para el primer
semestre de 2016.
= número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución para el
2016-I.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página del Sistema Nacional de Información para la Educación Superior – SNIES
http://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/w3-article-212400.html
2. Descargar la base de datos de docentes información2016 y matriculados información2016.
3. Sumar los estudiantes de todos los programas de pregrado universitario, técnico profesional y tecnológico
de la base de datos de matriculados en el primer semestre.
4. Sumar los docentes en TCE (1 tiempo completo, 0,5 medio tiempo o tiempo parcial y 0,25 cátedra)
registrados por institución en el primer semestre.
5. Dividir el número de docentes en TCE (Paso 4) entre el número de estudiantes de pregrado universitario
(Paso 3).
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (12.33)
9. No incluye
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Docentes con posgrado
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Junio de 2017
4. Fuente de la información: SNIES
5. Objetivo:
Medir la razón entre los docentes que cuentan con estudios de posgrado (maestría y doctorado) sobre el total de
docentes en TCE.
6. Consideraciones metodológicas
Razón entre la cantidad de estudiantes de la IES y su planta docente.
Donde:
= Número de docentes con título de posgrado vinculados a la institución en
Tiempo Completo Equivalente para el 2016-I. Los niveles de titulación se ponderan con 4 para Doctorado y 2 para
Maestría.
= número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la
institución para el 2016-I.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página del Sistema Nacional de Información para la Educación Superior – SNIES
http://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/w3-article-212400.html. Descargar la base
de datos de docentes información2016
2. Sumar los docentes en TCE (1 tiempo completo, 0,5 medio tiempo o tiempo parcial y 0,25 cátedra)
registrados por institución en el primer periodo del año.
3. Sumar los TCE de los docentes con maestría y los TCE de los profesores con doctorado por institución
4. Multiplicar los docentes de doctorado TCE por cuatro y los docentes de maestría por dos y dividir el
número entre el número total de docentes en TCE (Paso2).
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (2.9265)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los docentes con títulos de especialización.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Inglés
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Mayo de 2017
4. Fuente de la información: ICFES
5. Objetivo:
Mide la competencia para comunicarse efectivamente en inglés, y está alineada con el
Marco Común Europeo de Referencia para las lenguas (MCER), que permite clasificar a los examinados
en cinco niveles de desempeño: -A1, A1, A2, B1 y B2. (ICFES 2016)
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente de inglés.
Donde:
= Puntaje 2016 en inglés de los estudiantes de la IES que presentaron la prueba.
= Número de estudiantes 2016 de pregrado universitario que presentaron la prueba.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www2.icfes.gov.co/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/resultados-agregados-2015
2. Descargar la base de resultados agregados de Saber Pro en los módulos de competencias genéricas.
3. En la segunda hoja del archivo de excel: InstituciónModelo-GrupoRef-GEN se debe filtrar por:
NOMBRE_INSTITUCIÓN y por NOMBRE_PRUEBA en este caso inglés.
4. Con las columnas CANTIDAD_ESTUDIANTES y PROMEDIO generar una columna en la cual se multiplique la
cantidad de estudiantes por el promedio de la prueba.
5. Finalmente, se suma la nueva columna para cada institución, y se divide por el total de los estudiantes de
cada IES que presentaron la prueba.
8. Rango de los resultados Valor min. (119.99) – Valor máx. (221)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes registrados en programas técnico profesionales y tecnológicos..
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Coautorías internacionales
2. Periodo de referencia: 2009 – 2014
3. Fecha de corte de la información: Junio de 2015
4. Fuente de la información: OCyT
5. Objetivo:
Medir el número de coautorías registradas en las bases de datos de ISI y SCOPUS.
6. Consideraciones metodológicas
Número de coautorías entre 2009-2014 que la institución realiza con autores extranjeros, normalizada por la cantidad
de artículos en estas bases en el mismo periodo.
Donde:
= Las coautorías son definidas como la presencia de por lo menos un autor internacional (no
colombiano) en la autoría de una publicación científica. La información fue tomada de las bases de WoS y SCOPUS
para cada institución entre 2009 y 2014. Se suma el número de coautorías reportado en WoS y en SCOPUS sin tener
en cuenta las que se repiten.
= Número de artículos de cada institución en ISI y SCOPUS en.el periodo 2009-2015.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos provenientes de ISI y SCOPUS:
1. Se calcula la cantidad de coautorías en el periodo 2009 a 2015
2. Se divide en el número de artículos entre 2009 a 2015
8. Rango de los resultados Valor min. (0.0) – Valor máx. (1.03) (ISI)
Valor min. (0.0) – Valor máx. (1.04) (SCOPUS)
9. No incluye
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Se presentan dos indicadores, uno por ISI, otro por SCOPUS
En caso de que una institución cuente con menos de 10 artículos no se calcula este indicador.
1. Nombre del indicador: Permanencia
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Julio 2017
4. Fuente de la información: SPADIES
5. Objetivo:
Mide el porcentaje de estudiantes matriculados el año anterior que, sin haberse graduado, permanecen inscritos en
la institución.
6. Consideraciones metodológicas
Porcentaje de estudiantes matriculados el año anterior que, sin haberse graduado, permanecen
inscritos en la institución.
Donde:
= deserción por periodo a 2016.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página del Sistema para la Prevención de la Deserción de la Educación Superior – SPADIES
http://spadies.mineducacion.gov.co/spadies/JSON.html. Seleccionar “Características de las instituciones
educativas”, luego en la viñeta de “Carácter académico” escoger la opción de universidad, institución
universitaria, después marcar la viñeta de “Institución” en el mismo nivel. Seleccionar la viñeta
“Características programas académicos” y en nivel de formación escoger formación universitaria*.
2. Hacer click en deserción por periodo.
3. Hacer click en Exportación para descargar la base en Excel.
8. Rango de los resultados Valor min. (0) – Valor máx. (0.9749)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los graduados de programas técnicos y tecnologicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. SPADIES sólo permiten descargar 100 observaciones a la vez, por lo tanto, se recomienda descargar tanto
en carácter como en nivel de formación de a una sección, por ejemplo: en carácter seleccionar solamente
universidad y en nivel de formación técnica profesional.
2. El corte de los datos descargados en la página, no coincide con el utilizado en el cálculo del MIDE.
.
1. Nombre del indicador: Graduación
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Julio 2017
4. Fuente de la información: SPADIES
5. Objetivo:
Medir el porcentaje de estudiantes que se gradúan antes o en el décimo cuarto semestre de la carrera.
6. Consideraciones metodológicas
Porcentaje de estudiantes que terminan su carrera antes o en el décimo cuarto semestre.
7. Cómo generar el indicador 1. Ingresar a la página del Sistema para la Prevención de la Deserción de la Educación Superior – SPADIES
http://spadies.mineducacion.gov.co/spadies/JSON.html. Seleccionar “Características de las instituciones
educativas”, luego en la viñeta de “Carácter académico” escoger la opción de universidad, institución
universitaria, después marcar la viñeta de “Institución” en el mismo nivel. Seleccionar la viñeta
“Características programas académicos” y en nivel de formación escoger formación universitaria*.
2. Hacer click en grado por cohorte
3. Hacer click en Exportación para descargar la base en Excel.
8. Rango de los resultados Valor min. (0) – Valor máx. (0.8883)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes de programas técnicos o tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. SPADIES sólo permiten descargar 100 observaciones a la vez, por lo tanto, se recomienda descargar tanto
en carácter como en nivel de formación de a una sección, por ejemplo: en carácter seleccionar solamente
universidad y en nivel de formación técnica profesional.
2. El corte de los datos descargados en la página no coincide con el utilizado en el cálculo del MIDE.
