Variables asociadas al rendimiento del EGEL-QUICLI en egresados de Químico Clínico Biólogo UANL

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29105/revin19.38-398

Palabras clave:

EGEL, Rendimiento escolar, unidad de aprendizaje, evaluación, licenciatura

Resumen

Una de las principales preocupaciones para la mayoría de las Instituciones de Educación Superior radica en cumplir con los requerimientos de calidad que les demandan diversos organismos de evaluación y de acreditación. Los exámenes generales de egreso de licenciatura (EGEL) aplicados por el Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior (CENEVAL) tienen la intención de evaluar e informar públicamente el nivel de conocimientos y habilidades. La licenciatura de QCB de la UANL ha tenido un alto rendimiento en el EGEL de química clínica (QUICLI). El objetivo de este estudio es determinar cómo se relacionan las variables demográficas (edad y sexo) y de la trayectoria escolar (promedio general de licenciatura, unidades de aprendizaje de área profesional integradora y de preparación para el EGEL) del egresado de la licenciatura de QCB de la UANL con el resultado que obtiene en el examen EGEL-QUICLI. Se trata de una investigación con un enfoque cuantitativo, es no experimental, descriptivo y de corte transversal. Los resultados de este estudio son de aportación para el personal docente administrativo encargado de la creación, implementación y evaluación de los programas de licenciatura.

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Biografía del autor/a

Diana Guadalupe Robles Espino , Universidad Autónoma de Nuevo León

Doctorado en Educación por la Universidad de Baja California, Químico Clínico Biólogo por la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL). Profesora y Coordinadora del Departamento de Patología Clínica del Hospital Universitario y Facultad de Medicina de la UANL. Experiencia profesional como profesora titular en Hematología y Bioquímica clínica, en la Facultad de Medicina de la UANL. Miembro del Comité de Rediseño Curricular de la licenciatura de Químico Clínico Biólogo de la Facultad de Medicina de la UANL. Amplia experiencia en sistemas de gestión y aseguramiento y control de calidad del laboratorio clínico.

Paula Cordero Pérez, Universidad Autónoma de Nuevo León

Químico Clínico Biólogo en la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Doctorado en Ciencias con especialidad en Química Biomédica con distinción Magna Cum Laude, en la Facultad de Medicina de la UANL, 1999. Profesor asociado de pregrado y posgrado en el Departamento de Química Analítica y en la Unidad de Hígado. Jefe del Laboratorio de Unidad de Hígado. Subdirectora de la Licenciatura de Químico Clínico Biólogo en la Facultad de Medicina de la UANL.

Citas

Aguas N., Toscano B., Silva A., Díaz J., Zúñiga B. (2016). Identificación de las variables asociadas al logro en el EGEL-ICompu-CENEVAL en A. García y F. Álvarez (1 Ed), Hacia la transformación de la calidad en programas basados en TIC. (1ed, 70-85). CONAIC.

Artusi R., Verderio P. y Marubini E. (2002) Bravais-Pearson and Spearman correlation coefficients: meaning, test of hypothesis and confidence interval. The International Journal of Biological Markers 17(2), 148-151. DOI: https://doi.org/10.5301/JBM.2008.2127

Baba, K., Shibata, R y Sibuya M. (2004). Partial correlation and conditional correlation as measures of conditional independence. Australian & New Zealand Journal of Statistics, 46(4), 657-664. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-842X.2004.00360.x

Balderrama J. (2002). Niveles de evaluación del conocimiento en el EGEL en Psicología. (Tesis de maestría, Universidad Veracruzana) Repositorio Institucional-Universidad Veracruzana: https://cdigital.uv.mx/handle/123456789/1469

Beyene, K. y Bekele, S. (2016). Assessing Univariate and Multivariate Homogeneity of Variance: A Guide for Practitioners. Mathematical Theory and Modeling, 6(5), 13-17.

Castillo Ramírez, A., Izar Landeta, J. M., & Espericueta González, D. E. (2013). Correlación entre trayectoria académica y el examen nacional de egreso de la licenciatura. Revista de Investigación Educativa, 2 (17), 172-188. DOI: https://doi.org/10.25009/cpue.v0i17.427

Castillo, J. Aragón, M. y Hernández, J. (2014). Los procesos de acreditación: desafíos para la Educación Superior en México. Revista Iberoamericana de Producción Académica y Gestión Educativa. 1(1).

Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior (2020) Guía para el sustentante Examen General para el Egreso de la Licenciatura en Química Clínica (EGEL-QUICLI). CENEVAL: https://ceneval.edu.mx/wp-content/uploads/2021/07/EX-EGEL-GUIA_EGEL_QUIMICA-CLINICA_20210715.pdf

Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior. (12 de abril de 2022). Padrón CENEVAL. https://reconocimiento.ceneval.edu.mx/padron-egel/

Chen S., Feng Z. y Yi X. (2017) A general introduction to adjustment for multiple comparisons. Journal of Thoracic Disease 9(6), 1725-1729. DOI: https://doi.org/10.21037/jtd.2017.05.34

Cortés Flores, A. y Palomar Lever, J. (2007). El proceso de admisión como predictor del rendimiento académico en la educación superior, Universitas Psychologica, 7(1), 199-215.

Croce, A. (2020). Sistema de Protección de Trayectorias Educativas de Uruguay Sistematización de los componentes y dispositivos. Madrid: Programa EUROsociAL. Disponible en: https://eurosocial.eu/wp-content/uploads/2020/07/Herramienta_36.pdf (Accedido: 2 abril 2022).

Dancey, C. y Reidy, J. (2020). Statistics without Maths for Psychology. Pearson.

Elías Jiménez, C., Caldera Montes, J., Reynoso González, O. y Zamora Betancourt, M. (2016), Variables asociadas al rendimiento en el Examen General para el Egreso de Licenciatura. El caso de Psicología. Revista de la Educación Superior, 45 (180), 75-88. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resu.2016.06.008

Facultad de Medicina UANL (11 de abril de 2022). Perfil de QCB. http://www.medicina.uanl.mx/alumnos/qcb/perfil/

Fitch Osuna, M. y Araiza Vázquez, M. (2020). Variables relacionadas al rendimiento en el examen general para el Egreso de Licenciatura de Arquitectura, caso Universidad Autónoma de Nuevo León. Innovaciones De Negocios, 17 (34), 169-189. DOI: https://doi.org/10.29105/rinn17.34-2

Guerrero Ávila, J., Romero González, J. y Noriega, R. (2013). Análisis de la competencia en medicina visto a través del EGEL-MG. Cultura Científica y Tecnológica, 1 (49), 26-36.

Härdle W., y Simar, L. (2015). Applied Multivariate Statistical Analysis. Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-45171-7

Hernández J. y Delgado L. (2009) Encuesta Nacional para la Validación Social de los Perfiles Profesionales de los Exámenes Generales para el Egreso de la Licenciatura (EGEL), Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior, A.C. (CENEVAL).

Izar Landeta, J. y López Gama, H. (2009). El puntaje que obtienen los estudiantes de Contaduría Pública en el examen general de egreso de la licenciatura (EGEL) y su relación con el promedio obtenido durante su carrera. Hitos de ciencias económico administrativas, 16 (44), 27-34.

Jiménez J. (2019). La evaluación y acreditación de la educación profesional en México: ¿la legitimación y competitividad como fin de la universidad?. Revista de la educación superior, 48(189), 55-72. DOI: https://doi.org/10.36857/resu.2019.189.614

López, J. (2015). De la trayectoria en singular a las trayectorias en plural. Buenos Aires: OEI. https://www.ries.universia.unam.mx/index.php/ries/article/view/429 (Accedido: 2 abril 2022).

Morales, C. (2012). Los procesos de acreditación en México: orígenes y cambios relevantes. Higher learning research communications, 2(3), 30-44.

Omekara, C. y Acha, C. (2012). Multivariate Analysis of the Performance of Students using Hotelling T2 Statistic. International Journal of Statistics and Analysis, 2(2), 131-142.

Ortega, J., López, R. y Alarcón, E. (2015). Trayectorias escolares en educación superior. Propuesta metodológica y experiencias en México. Xalapa: Universidad Veracruzana.

Porras J. (2015) Comparación de pruebas de normalidad multivariada. Anales Científicos, 77 (2), 141-146. DOI: https://doi.org/10.21704/ac.v77i2.483

Razali N. y Wah Y. (2011) Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics 2(1), 21-33.

Rodríguez, M., Villagrán, S. y Aldaba, M. (2019). Vocación, trayectoria escolar y rendimiento académico en universitarios. Revista FILHA 20(1).

Rojas, B., Benítez, A., Valadez, M., Zambrano, R. y González, A. (2019). Perfil de ingreso, trayectorias escolares y abandono escolar en Educación Superior. Educación y Ciencia. 8(52), 8-21.

Toscano B. A., Ponce Gallegos, J. C., Margain Fuentes, M., & Vizcaíno Monroy, O. G. (2016). Estudio exploratorio de los resultados del EGEL-I-CENEVAL como base para identificar factores que determinan su acreditación. Educateconciencia, 9 (10), 64-82. Disponible en: http://tecnocientifica.com.mx/educateconciencia/index.php/revistaeducate/article/download/221/347/924 (Accedido: 8 julio 2021).

Zhang W. y Li X. (2015) General correlation and partial correlation analysis in finding interactions: with Spearman rank correlation and proportion correlation as correlation measures. Network Biology, 5(4), 163-168.

Zorrilla, L. y Jaramillo, S., (2010). El Modelo Hospital-Escuela de la Facultad de Medicina y el Hospital Universitario en la visión del Dr. José Mario Gutiérrez Zambrano. Una narrativa personal. Medicina Universitaria, 12 (49), 239-243.

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Publicado

08-12-2022

Cómo citar

Llaca Díaz, J. M., Robles Espino , D. G. ., & Cordero Pérez, P. . (2022). Variables asociadas al rendimiento del EGEL-QUICLI en egresados de Químico Clínico Biólogo UANL. InnOvaciOnes De NegOciOs, 19(38), 19–32. https://doi.org/10.29105/revin19.38-398