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El análisis de los antecedentes muestra indicadores significativos, que marcaron el comportamiento de la correlación entre la nota de ingreso y el rendimiento académico, permitiendo mostrar como hallazgo inicial, una periodificación en tres etapas:

La primera, en la que continuó el proceso como ya se había venido realizando anteriormente, con el sistema de inscripción por canales, que coincidió con una marcada tendencia a la baja de la correlación y con las cifras más bajas de ingresantes en sus primeras opciones. En los siete concursos que comprende esta etapa, de 149 ingresantes por la modalidad Ordinario, solo uno (1) lo hizo en su primera opción (0.67%), es decir, en casi cuatro años, solo un postulante alcanzó la vacante a la especialidad que realmente deseaba, mientras que 29 ingresaron en su quinta o mayor opción, incluyendo aquí a los ingresantes por la denominada “Opción 0” (19.46%). A esto se puede agregar el mayor número de reservas de matrícula o pérdidas de vacante por no inscripción en el primer semestre: 36 ingresantes (24.16%).

Luego, la segunda etapa, en la que de se deja el sistema de canales y se abre la elección de especialidades al total ofrecido por la UNI, sin limitaciones; en esta etapa, se percibe una reversión de la tendencia a la baja de la correlación, que podría estar

relacionada con los cambios que se dieron en esta etapa, tanto porque la cifra de

ingresantes en sus primeras opciones va incrementándose como porque, a medida que el número de opciones de elección va disminuyendo, los postulantes cada vez ingresan en mayor número a la especialidad deseada. En los nueve concursos que abarca esta etapa, del total de 231 ingresantes a Ingeniería Estadística, 16 lo hicieron en primera opción (6.93%, proporción que decuplica la correspondiente al período anterior). También se puede apreciar que, a medida que nos acercamos al final de esta etapa, especialmente a partir del concurso 2016 – 1, pierden sentido las opciones más allá de la tercera. Sin embargo, hasta

antes de ese concurso, aun la cifra de ingresantes por su quinta o mayor opción

(incluyendo la Opción 0) es significativamente alta, 91 ingresantes alcanzaron vacante de esa manera, lo que equivale al 39.39%. Además, 62 ingresantes reservaron su matrícula o perdieron la vacante alcanzada por no inscripción en el primer semestre (26.83%).

La tercera etapa corresponde a la elección de la opción única, a partir del 2017, en que el número de ingresantes se reduce significativamente, pero todos lo hacen a la especialidad libremente elegida. Esta etapa corresponde al menor número de reservas o pérdidas de matrícula: de un total de 19 ingresantes, solo 2 reservaron matrícula o no se matricularon (10.53%).

Estas cifras resultan muy significativas porque son indicadoras de un uso racional de los recursos ofrecidos por el Estado, a través de la universidad. En el último año del período en investigación, ha resultado que solo uno de cada diez ingresantes a la

especialidad de Ingeniería Estadística no ha utilizado la plaza alcanzada, contra las etapas previas en que aproximadamente uno de cada cuatro lo hacía. La optimización del uso de los recursos en un Estado como el nuestro siempre será beneficiosa porque significa mejores oportunidades y posibilidades de utilización de estos recursos en donde sean realmente necesarios.

En relación con los resultados iniciales del procesamiento de la información de la primera parte del modelo, se debe comentar que las correlaciones entre la nota de ingreso y el rendimiento académico general (es decir, el promedio ponderado) del primer semestre, resultan notablemente bajas en todos los semestres, en otras palabras, no es posible

establecer correlación entre la nota de ingreso y el rendimiento académico, en cada uno de los ciclos en que se repite el proceso. Algo similar sucede con cada curso. Además, las rectas de tendencia del rendimiento académico general y del rendimiento académico por curso, solo ocasionalmente siguen el mismo sentido de la de su análoga de la nota de

ingreso (ver Tabla 8, Figura 3 y Anexo 1). Este primer resultado, aparentemente contradictorio, es el inicio del desarrollo de la segunda parte del modelo:

Los valores hallados para el Coeficiente de Correlación de Pearson (r) no solo muestran correlaciones bajas sino también una alternancia de sentido sin un orden

aparente, lo que introduce un factor de incertidumbre. Esto lleva a pensar que, en vista que, por definición, “r” es un coeficiente que muestra el grado de asociación entre las variables, independientemente del sentido de la correlación, es posible prescindir del sentido de ésta, para enfocarnos en su magnitud. Por esta razón, se decidió utilizar el valor absoluto de r, es decir, |r|.

Del mismo modo, y en vista que el Coeficiente de Determinación Muestral (r²) es un valor cuadrático interpretativo de la magnitud de los resultados de r, es el índice idóneo elegido para la siguiente etapa de aplicación del modelo, a partir de la siguiente

interpretación conceptual: r² representa, en una sola cifra, el comportamiento de la correlación entre la nota de ingreso y el rendimiento académico general o por curso, en cada ciclo del proceso y explica porcentualmente sus resultados. Es decir, incluso a partir de valores bajos, una correlación puede ser representada por su coeficiente de correlación muestral porque este representa la intensidad de la correlación. Esta es la razón por la que se decidió utilizarlo como valor comparativo correlacional para la segunda etapa.

Las tablas 12 a la 17 muestran la variación de los valores de r, |r| y r² para la relación entre nota de ingreso con el rendimiento académico total y por curso en cada ciclo del período en estudio. En ellas se puede apreciar que, no obstante presentar correlaciones bajas y muy bajas en la mayoría de los casos, especialmente en los dos primeros períodos ya mencionados, hacia el final del segundo y especialmente en el tercero, es notable un incremento de la correlación, de muy baja, a baja y moderada, especialmente en las tablas

12 y 13 y en la 14 de una manera no tan clara. En un contexto comparativo con los ciclos anteriores, el incremento es muy apreciable, pero no definitivo (ver tablas 18 a 23).

Para la demostración final, se desarrolló las tablas 24 a 29, que permitieron tabular el comportamiento de r² en cada semestre del período en investigación, en presencia de la variable dicotómica “Libertad de elección vocacional”, lo que permitió establecer el Índice de Correlación Biserial Puntual (rbp) para el rendimiento académico general y por curso,

que se muestra en la tabla 30. Estos resultados fueron agrupados en la tabla 31 que los muestra acompañados de su interpretación, que permite aceptar la hipótesis principal: La elección vocacional ha estado relacionada con el rendimiento académico de los estudiantes del primer semestre de la especialidad de Ingeniería Estadística de la Universidad Nacional de Ingeniería entre el 2009 y el 2017. Sin embargo, tratándose de un tema educativo, en el que intervienen una diversidad de factores, ya se ha mencionado anteriormente que no se debe esperar correlaciones muy altas y, además, se debe tener en cuenta que “la

correlación entre dos variables tan solo significa que ambas variables comparten

información, comparten variabilidad. Determinar el origen de la información, la causa de la variabilidad es una cuestión que no puede resolverse mediante recursos exclusivamente matemáticos” (Lahura, 2003).

En la parte final, tanto la tabla 32 y figuras 16 a 21, muestran cómo, a lo largo del período en estudio, en cada ciclo, se produce una disminución continua de los promedios de la nota de ingreso, al lado de una disminución aun mayor de los promedios ponderados generales. En relación con los resultados de esta investigación, discutidos líneas arriba, es posible afirmar, a manera de corolario, que no obstante haber una marcada disminución en la nota de ingreso y en el rendimiento académico del primer semestre, la nota de ingreso es un predictor confiable del rendimiento académico de un alumno (de Ingeniería Estadística) cuando realiza libremente su elección vocacional y eso debería ser lo deseable, siempre.

Por lo tanto, un estudio como el realizado en esta oportunidad debería poder replicarse en otras especialidades para tener un panorama más exhaustivo de la situación de nuestra universidad y tomar decisiones que permitan una mejora real y un mejor aprovechamiento de los recursos que asigna el Estado.