Student academic efficiency: a principal component analysis and daya envelopment analysis approach
DOI:
https://doi.org/10.18041/1909-2458/ingeniare.29.7433Keywords:
Education, Efficiency, DEA, PCAAbstract
The following article proposes the use of the Principal Component Analysis (PCA) and Data Envelopment Analysis (DEA) tools as a methodology for the analysis, measurement and classification of students' academic efficiency with the results of the Saber tests. Pro in Colombia. The database used belongs to the results of the know PRO tests of the year 2018 from the Colombian Institute for the Evaluation of Education (ICFES). The results show that only 16.67% of the study group are efficient, with these units 15 reference groups are formed, on the other hand, the non-efficient units must reinforce the competences of Written Communication (EC) and Scientific, Mathematical and Statistical Thought (PCME).
Downloads
References
Mineducación, “Art 1, Ley 115 de 1994”, 1994. https://leyes.co/se_expide_la_ley_general_de_educacion/1o.htm (consultado sep. 11, 2019).
Congreso de Colombia, “Ley 30 de 1992”, 1992. http://www.legal.unal.edu.co/rlunal/home/doc.jsp?d_i=34632 (consultado sep. 11, 2019).
O. Buitrago, A. Espitia, y L. Molano, “Análisis envolvente de datos para la medición de la eficiencia en instituciones de educación superior: una revisión del estado del arte”, Rev. Científica Gen. José María Córdova, vol. 15, núm. 19, pp. 147–173, jun. 2017, doi: 10.21830/19006586.84.
J. Vela Valdés, “Educación superior: inversión para el futuro*”, Educ. Médica Super., vol. 14, núm. 2, pp. 171–183, ago. 2000.
Á. León, H. Llinás, y J. Tilano, “Análisis multivariado aplicando componentes principales al caso de los desplazados”, Rev. Científica Ing. Desarro., vol. 23, núm. 23, pp. 119-142–142, jul. 2011.
D. Peña, “ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIANTES”, p. 515, 2002.
C. Lozares y P. López, “El análisis de componentes principales: aplicación al análisis de datos secundarios”, Pap. Rev. Sociol., vol. 37, núm. 0, pp. 31–63, jul. 1991, doi: 10.5565/rev/papers/v37n0.1595.
J. M. Polanco Martínez, “El papel del análisis por componentes principales en la evaluación de redes de control de la calidad del aire”, Comun. En Estad., vol. 9, núm. 2, p. 271, sep. 2016, doi: 10.15332/s2027-3355.2016.0002.06.
E. R. Pérez y L. A. Medrano, “Análisis factorial exploratorio: Bases conceptuales y metodológicas”, Rev. Argent. Cienc. Comport. RACC, vol. 2, núm. 1, pp. 58–66, 2010.
J. C. M. Pires, M. C. Pereira, M. C. M. Alvim-Ferraz, y F. G. Martins, “Identification of redundant air quality measurements through the use of principal component analysis”, Atmos. Environ., vol. 43, núm. 25, pp. 3837–3842, ago. 2009, doi: 10.1016/j.atmosenv.2009.05.013.
J. Pino, F. Solís, M. Delgado, y R. el C. Barea, “Evaluación de la eficiencia de grupos de investigación mediante análisis envolvente de datos (DEA)”, 2010, doi: 10.3145/epi.2010.mar.06.
J. Perdomo y J. Mendieta, “Factores que afectan la eficiencia técnica y asignativa en el sector cafetero colombiano: una aplicación con análisis envolvente de datos*”, Rev. Desarro. Soc., jun. 2017, doi: 10.13043/dys.60.1.
J. Ferrera, F. Pedraja-Chaparro, y J. Salinas-Jimenez, “Measuring Efficiency in Education: An Analysis of Different Approaches for Incorporating Non-discretionary Inputs”, Appl. Econ., vol. 40, pp. 1323–1339, feb. 2008, doi: 10.1080/00036840600771346.
J. Ligarda y M. Ñaccha, “La eficiencia de las organizaciones de salud a través del análisis envolvente de datos: Microrredes de la Dirección de Salud IV Lima Este 2003”, An. Fac. Med., vol. 67, núm. 2, pp. 142–151, jun. 2006.
S. G. Legaz, “EL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS COMO SISTEMA DE EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA TÉCNICA DE LAS ORGANIZACIONES DEL SECTOR PÚBLICO: APLICACIÓN EN LOS EQUIPOS DE ATENCIÓN PRIMARIA”, Rev. Esp. Financ. Contab., vol. 27, núm. 97, pp. 979–1004, 1998.
T. Fontalvo, E. De La Hoz, E. De La Hoz, T. Fontalvo, E. De La Hoz, y E. De La Hoz, “Método Análisis Envolvente de Datos y Redes Neuronales en la Evaluación y Predicción de la Eficiencia Técnica de Pequeñas Empresas Exportadoras”, Inf. Tecnológica, vol. 29, núm. 6, pp. 267–276, dic. 2018, doi: 10.4067/S0718-07642018000600267.
E. Delahoz-Dominguez, R. Zuluaga, y T. Fontalvo-Herrera, “Dataset of academic performance evolution for engineering students”, Data Brief, vol. 30, p. 105537, jun. 2020, doi: 10.1016/j.dib.2020.105537.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Ingeniare
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
