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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Adaptación del modelo de deserción universitaria de Tinto a la Universidad Católica de la Santísima Concepción, Chile]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Universidad de Concepción Facultad de Ciencias Sociales Departamento de Sociología y Antropología]]></institution>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This work adapted Vincent Tinto’s model in order to analyze student dropouts in Civil Engineering at the Universidad Católica de la Santísima Concepción, Chile (Catholic University of the Most Holy Conception, Chile). The goal of this study was to identify factors that affect student permanence in the chosen major, considering student characteristics, commitment to the institution and academic performance at the university. The methodology used was historical event analysis, modeled via a binary logistic regression, creating a model that predicts correctly in 90.3% of the cases. The variables that best explain drop-outs are family income and student academic performance; however, in the light of the results of this study, a need exists to rethink the relationship between admittance and dropping out. Conclusions are that Tinto’s model and its adaptation to Chilean reality are a valid conceptual scheme for examining the student dropout phenomena.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <BASEFONT SIZE="3">     <P ALIGN="center"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana"><B>Adaptación del modelo de deserción universitaria de Tinto a la Universidad  Católica de la Santísima Concepción, Chile</B> </FONT></P>  <font size="2" face="Verdana"></font>     <P ALIGN="center"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> <B>Saldaña Villa, Magdalena* Barriga, Omar A.**</B> </FONT></P>     <P><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">* Periodista, Magíster en Investigación Social y Desarrollo; Departamento  de Sociología y Antropología de la Facultad de Ciencias Sociales, Universidad  de Concepción, Chile. E-mail: <a href="mailto:magdalenasaldan@gmail.com">magdalenasaldan@gmail.com</a></FONT></P>      <P><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> ** Sociólogo, Doctor en Sociología; Departamento de Sociología y Antropología  de la Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de Concepción, Chile.  E-mail: <a href="mailto:obarriga@udec.cl">obarriga@udec.cl</a></FONT></P> <font size="2" face="Verdana"></font>    <P ALIGN="justify"> <FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>Resumen</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">En esta investigación se adaptó el modelo de Vincent Tinto para analizar  la deserción de los alumnos de Ingeniería Civil en la Universidad Católica  de la Santísima Concepción, Chile. El objetivo de este estudio es identificar  qué factores afectan la permanencia de los estudiantes en la carrera escogida,  considerando características propias de los alumnos, el compromiso con  la institución y el rendimiento académico al interior de la universidad.  La metodología utilizada es el análisis de eventos históricos y se modela  a través de una regresión logística binaria, construyendo un modelo que  predice correctamente el 90,3% de los casos. Las variables que mejor explican  la deserción son los ingresos familiares y el rendimiento académico de  los alumnos; sin embargo, se plantea la necesidad de repensar la relación  entre ingresos y deserción a la luz de los resultados de este estudio.  Se concluye que el modelo de Tinto y su adaptación a la realidad chilena  son un esquema conceptual válido para examinar el fenómeno de la deserción  universitaria. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> <B>Palabras clave:</B> Deserción universitaria, modelo de Tinto, análisis de eventos históricos. </FONT></P>     <P ALIGN="center"><b><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">An Adaptation of Tinto’s Attrition Model to the Universidad Católica de la Santísima Concepción, Chile </FONT> </b></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>Abstract</B> </FONT></P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">This work adapted Vincent Tinto’s model in order to analyze student dropouts  in Civil Engineering at the Universidad Católica de la Santísima Concepción,  Chile<B> </B>(Catholic University of the Most Holy Conception, Chile). The goal  of this study was to identify factors that affect student permanence in  the chosen major, considering student characteristics, commitment to the  institution and academic performance at the university. The methodology  used was historical event analysis, modeled via a binary logistic regression,  creating a model that predicts correctly in 90.3% of the cases. The variables  that best explain drop-outs are family income and student academic performance;  however, in the light of the results of this study, a need exists to rethink  the relationship between admittance and dropping out. Conclusions are that  Tinto’s model and its adaptation to Chilean reality are a valid conceptual  scheme for examining the student dropout phenomena. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>Key words:</B> Student dropouts, Tinto’s model, historical event analysis.</FONT></P>     <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Recibido</FONT><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana">: 09-10-01 ·  Aceptado: 10-05-01</FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>Introducción</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">El problema de la deserción universitaria en Chile es un asunto complejo,  tanto económica como socialmente, ya que se estima que cerca de la mitad  de los estudiantes que ingresan a la educación superior no finaliza sus  estudios. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Himmel (2002) define “deserción” como el abandono prematuro de un programa  de estudios antes de alcanzar el título o grado, y considera un tiempo  suficientemente largo como para descartar la posibilidad de que el estudiante  se reincorpore. Braxton, Johnson y Shaw-Sullivan (1997) agrupan los estudios  de deserción en cinco corrientes teóricas: el enfoque psicológico del fenómeno,  el enfoque sociológico, la perspectiva económica, la perspectiva organizacional  y la perspectiva interaccionista. Para el caso de esta investigación, se  trabajó con el modelo de Vincent Tinto (1975, 1982, 1988), quien se enmarca  dentro de la perspectiva organizacional. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Existen estudios que han cuantificado la deserción mediante indicadores  como “eficiencia de titulación” o “eficiencia de egreso” en universidades  chilenas; no obstante, estas cifras no son suficientes para construir perfiles  de deserción que permitan a las universidades detectar tempranamente el  riesgo de abandono e intentar evitarlo. Dado que la investigación empírica  existente no entrega herramientas para implementar políticas universitarias  tendientes a disminuir los niveles de deserción estudiantil en Chile, esta  investigación adaptó el modelo de Tinto en función de los datos disponibles  en las universidades chilenas para explicar por qué un alumno deserta de  una institución a partir de una serie de factores que afectan este proceso  a medida que se avanza en una carrera determinada. De este modo, se construye  un modelo teórico y estadístico para explicar y predecir la deserción en  una institución de educación superior, específicamente la Universidad Católica  de la Santísima Concepción, Chile (UCSC). </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>1. Estudios de deserción en Chile y Latinoamérica</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">La investigación sobre deserción señala diversas perspectivas para analizar  este fenómeno. En Chile, Donoso y Schiefelbein (2007) plantean que la deserción  no es más que el reflejo de una sociedad injusta y desigual, producto de  la implantación de un modelo económico neoliberal, donde una élite privilegiada  mantiene marginados a los históricamente excluidos. En un proceso donde  el ingreso a la universidad está mediado por una prueba de selección universitaria,  los planteles de calidad siempre tienen mayor demanda, por lo que serán  éstos los que capten a los mejores alumnos.  </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> No obstante, los “mejores alumnos” son tales no sólo por sus habilidades  de tipo intelectual, sino porque dichas habilidades en su mayoría están  estrechamente asociadas a la disponibilidad de un nivel importante de capital  social, cultural, económico y educacional previo, el cual sería mucho menor  en los hijos de familias de estratos inferiores. Por ende, el nivel socioeconómico  y el capital cultural de las familias son los principales factores que  explican las diferencias de rendimiento, tanto entre los estudiantes como  entre los establecimientos. Los alumnos más pobres, con menor capital social  y probablemente con una educación de menor calidad, ingresan finalmente  a planteles de baja selectividad y tienen un riesgo más alto de desertar  del sistema. </FONT></P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">En la Universidad de Antofagasta (Chile), Reyes, Escobar, Duarte y Ramírez  (2007) realizaron un estudio para determinar qué factores influyen sobre  el rendimiento académico de los alumnos de Ingeniería. Mediante una regresión  logística, los autores modelaron una herramienta para predecir el éxito  de los estudiantes durante el primer semestre de la carrera, considerando  factores como las expectativas de los alumnos respecto a su rendimiento,  la importancia que le asignan a los resultados y la valoración del esfuerzo  de cada uno, además de variables como las notas de enseñanza media (1)  y los puntajes de las Pruebas de Selección Universitaria (PSU) de Lenguaje,  Matemática y Ciencias (2). Los autores descubrieron que las notas de enseñanza  media y los puntajes PSU de Matemática y Ciencias fueron las más significativas  para predecir la aprobación de todas las asignaturas del primer semestre  de la carrera. Sin embargo, Reyes et al. no incluyen ninguna variable relativa  a factores sicológicos o sociológicos de los alumnos, asumiendo que las  habilidades y conocimientos previos de los estudiantes son los únicos predictores  válidos del rendimiento académico en la universidad. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">Diblasi (2005) estudió cuáles eran las probabilidades de egreso de los  estudiantes de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad Nacional  de Cuyo, en Mendoza, Argentina. A partir del seguimiento de una cohorte  de estudiantes entre los años 1997 y 2003, encontró que las probabilidades  de egreso estaban significativamente influenciadas por aspectos como la  edad y el sexo de los estudiantes, el tipo de colegio donde realizaron  la escolaridad previa, el nivel de instrucción de ambos padres, el área  u orientación del nivel medio de educación y la carrera escogida.  </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Para Colmenares y Delgado (2008) docentes de la Universidad de Los Andes  (Trujillo, Venezuela), la deserción producto del bajo rendimiento de los  estudiantes está fuertemente asociada a las motivaciones de logro. Los  factores inherentes a la personalidad del alumno o a las prácticas docentes  no serían tan importantes, sino que la real motivación que tiene un alumno  para continuar sus estudios es lo que lo mantendría en el sistema. Las  personas orientadas hacia el logro muestran mayor persistencia ante el  fracaso en las tareas difíciles que las personas con baja orientación hacia  el logro, y de la misma forma, individuos con baja necesidad de logro suelen  buscar apoyo y ayuda de los demás para realizar tareas difíciles, mientras  que los que presentan alta necesidad de logro persisten en sus propios  esfuerzos. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Si bien estos estudios corresponden a la realidad latinoamericana, el modelo  de deserción de Vincent Tinto entrega un sustento teórico a gran parte  de las investigaciones sobre el tema. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>2. El modelo de Tinto</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">En 1975 Tinto postuló un modelo de deserción, en el cual el compromiso  del estudiante con la universidad donde ingresó, sumado al compromiso que  tenga con sus propias metas académicas, serán los determinantes de su persistencia  o abandono de la institución. Estos compromisos a su vez son afectados  tanto por factores propios del estudiante y de su entorno, como por las  experiencias que pueda vivir una vez que ingresa a la universidad. De la  conjugación de todos estos factores depende si el alumno decide quedarse  en la institución, trasladarse a otra que le entregue lo que la primera  no pudo ofrecerle, o bien, desertar definitivamente del sistema educativo.  Es así como el autor propone un modelo causal de cinco etapas, que se grafica  en la <a href="#fig1">Figura 1</a>.</FONT></P>     <P ALIGN="center"><a name="fig1"> <img border="0" src="/img/fbpe/rcs/v16n4/art05fig1.gif" width="558" height="413"></a></P>      
<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">La primera etapa del modelo la constituyen los atributos previos al ingreso,  donde se cuentan los antecedentes familiares, las características individuales  y la escolaridad previa del alumno. La segunda etapa corresponde a las  metas y compromisos del estudiante, relacionadas tanto con sus propias  aspiraciones académicas como con la institución a la cual piensa ingresar.  Esta etapa está fuertemente influenciada por la anterior, porque el autor  presume que un alumno con buen rendimiento escolar y con una familia comprometida  con su educación, tendrá un alto compromiso con la meta de completar una  carrera universitaria. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> La tercera etapa se refiere a las experiencias vividas por el estudiante  una vez dentro de la institución, las cuales se subdividen en dos estados:  experiencias en el ámbito académico (como son el rendimiento y la interacción  con el cuerpo docente), y experiencias en el ámbito social (interacción  con los pares y participación en actividades extracurriculares). Una interacción  exitosa en ambas áreas producirá mejores canales de comunicación, apoyo  de los amigos, apoyo de la facultad y afiliación colectiva, los cuales  podrían modificar los compromisos iniciales del individuo en relación con  sus metas educativas y la institución. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> La cuarta etapa se refiere la integración social y académica que logra  el alumno a partir de las experiencias que ha vivido en la etapa anterior.  Tinto estima que un estudiante con buen rendimiento y que interactúa positivamente  con sus profesores, se sentirá integrado en el ámbito académico y disminuirá  sus probabilidades de desertar. Asimismo, un alumno con una red importante  de amistades y que participa además de otras instancias universitarias  (deportivas, extracurriculares) se sentirá socialmente integrado a la institución,  disminuyendo también la posibilidad de deserción. Por el contrario, un  alumno poco integrado social y/o académicamente, tendrá mayor probabilidad  de abandonar la carrera, inscribiéndose en otra universidad o bien desertando  definitivamente del sistema. </FONT></P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Por último, en la quinta etapa existe un nuevo set de objetivos, metas  y compromisos con la institución y con la educación que están mediados  por el grado de integración que el estudiante alcanzó en el nivel anterior.  Para el autor, la integración en el ámbito académico afecta directamente  al compromiso con las metas académicas, y la integración en el ámbito social  afecta al compromiso con la institución. En este punto, Tinto argumenta  que los compromisos externos también pueden jugar un rol significativo  en la decisión final de desertar o no de la universidad. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> En publicaciones posteriores, el autor reconoce que el modelo propuesto  no entrega suficiente énfasis al rol del aspecto económico en la decisión  de un alumno de seguir o abandonar sus estudios. También hace hincapié  en la necesidad de observar longitudinalmente los procesos de deserción,  ya que la mayoría de los estudios considera sólo el punto de partida (el  ingreso del alumno) y el punto de término (el momento en que el alumno  deserta), ignorando que la fuerzas que pudieron dirigir al alumno hacia  la deserción durante los primeros años de la carrera pueden ser diametralmente  opuestas a aquéllas que influyeron en una deserción tardía (Tinto, 1982). </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Para Tinto no es lo mismo vivir en la misma ciudad donde se estudia, que  instalarse en una nueva ciudad para ingresar a la universidad. Este punto  lo desarrolla mucho más a fines de los ‘80, donde adapta la teoría de los  ritos de paso de Van Gennep (1960, citado en Tinto, 1988). En 1997 Tinto  realizó un estudio empírico para determinar cómo la interacción al interior  de la sala de clases impacta en el aprendizaje, y cómo el efecto combinado  de ambos factores (interacción en la sala y aprendizaje) podía influir  en la retención universitaria (Tinto, 1997). </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> En Chile existen diversas investigaciones cuyo objetivo fue cuantificar  la deserción al interior de determinados planteles; sin embargo, la mayoría  de ellas descuida aspectos como la necesidad de estudiar longitudinalmente  el proceso, o la imposibilidad de llegar a conclusiones holísticas a partir  del mero análisis cuantitativo de los datos. No existen estudios que consideren  las propuestas de Tinto en lo referido al compromiso individual con las  propias metas académicas y con el compromiso hacia la institución, lo que  resulta en un análisis muchas veces sesgado y hasta especulativo de cuáles  fueron las reales causas que llevaron a un estudiante a desertar (sobre  todo en los casos de abandono voluntario). Por dichas razones, en este  estudio se analizan los datos siguiendo el modelo de Tinto en un intento  por aprovechar al máximo la información disponible de la universidad para  estudiar y comprender la deserción al interior de la carrera de Ingeniería  Civil, escogida para el estudio debido a sus altos niveles de abandono  estudiantil en comparación a las demás carreras de la UCSC. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>3. Adaptación del modelo de Tinto a la realidad estudiada</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">Los datos secundarios con los cuales se realizó este estudio no contienen  información que permita una operacionalización completa del modelo de Tinto;  sin embargo, la información relativa a los alumnos puede ordenarse de acuerdo  a las etapas señaladas por Tinto, de manera que representen más acertadamente  el modelo teórico que aquí se trabaja. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> La primera etapa del modelo la constituyen los atributos previos al ingreso,  donde se cuentan los antecedentes familiares, las características individuales  y la escolaridad previa del alumno. Los datos disponibles entregan información  sobre ciertas condiciones de las familias, como son el ingreso bruto familiar,  la cobertura de salud, la comuna de residencia y región de origen de los  alumnos. Sobre las características individuales, se cuenta con el sexo  del alumno, pero no existen datos que entreguen más indicios sobre la personalidad  de los estudiantes. Por último, la escolaridad previa puede medirse en  base al promedio de notas de enseñanza media, el puntaje de las pruebas  PSU Lenguaje, Matemática, Historia y Ciencias, y el tipo de colegio del  cual egresó el alumno (3). Dada esta disponibilidad de datos, se agruparon  las variables correspondientes a la primera etapa del modelo de Tinto en  dos sets de variables independientes, a saber: <I>caracterización socioeconómica  y demográfica</I>, y <I>escolaridad previa a la universidad</I>. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> La segunda etapa descrita por Tinto corresponde a las metas y compromisos  del alumno, relacionadas tanto con sus propias aspiraciones académicas  como con la institución a la cual piensa ingresar. En esta investigación,  es posible inferir el compromiso con la universidad a partir del lugar  que ocupaba la carrera de Ingeniería Civil de la UCSC en la lista de postulación  del alumno. Este dato dio paso a un tercer set de variables independientes  denominado <I>compromiso con la carrera y la institución</I>, donde se incluyeron  además otros datos que podrían afectar el nivel de compromiso con las metas  académicas, como son el tiempo que transcurrió entre el egreso del alumno  de la enseñanza media y el ingreso del mismo a la educación superior, y  si el alumno ingresó a la carrera en primera instancia o después de estar  en lista de espera. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> La tercera etapa del modelo de Tinto se refiere a las experiencias vividas  por el estudiante una vez dentro de la institución, las que darían forma  a la integración social y académica del alumno en la universidad, cuarta  etapa del modelo. Tinto señala que el rendimiento académico y la interacción  con los docentes serían esenciales para la integración en el ámbito académico.  En este sentido, es posible agrupar en esta fase los datos referidos al  desempeño académico del alumno, como son los promedios de notas y los créditos  inscritos y aprobados. También se asume que el porcentaje de financiamiento  con que cuenta el alumno para solventar los costos de matrícula y arancel  sería un factor importante para sentirse integrado socialmente, el cual  está fuertemente relacionado con el nivel de ingreso familiar (primer set).  Se creó entonces un cuarto set de variables independientes denominado <I>integración  universitaria</I>, que incluye las variables relacionadas al rendimiento académico  y el porcentaje de financiamiento obtenido. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Por último, la quinta etapa señalada por Tinto hace alusión al nuevo nivel  de compromisos al que ha llegado el alumno luego de pasar por el proceso  de integración académica y social en la universidad. Para el caso de este  estudio, no hay variables que puedan describir esta fase del modelo de  Tinto, por lo que no se construyó un quinto set de variables independientes.  De esta forma, el modelo propuesto para analizar la deserción en la carrera  de Ingeniería Civil de la UCSC es el siguiente (<a href="#fig2">Figura 2</a> ).</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="center"><a name="fig2"> <img border="0" src="/img/fbpe/rcs/v16n4/art05fig2.gif" width="504" height="370"></a></P>      
<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">La inclusión del tiempo en el modelo tiene que ver con la necesidad de  estudiar longitudinalmente el proceso, observando al alumno desde el momento  en que ingresa a la universidad. Esta nueva variable constituye una diferencia  importante en relación a otros estudios, los cuales analizan la deserción  como un fenómeno estático que se explica por determinados factores que  no varían en el tiempo. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Aún cuando se reconoce que los datos disponibles no son suficientes para  abarcar todos los aspectos señalados en el modelo original de Tinto, los  resultados de este análisis permiten construir un modelo que da cuenta  de los factores que más influyen en la deserción universitaria, y de la  manera en que éstos afectan la permanencia del alumno en la universidad  según el momento durante el cual fue observado. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>4. Metodología de la Investigación</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">Este trabajo corresponde a una investigación explicativa de tipo longitudinal  y de carácter no experimental. Se trabaja con datos censales de la universidad  entregados por la Dirección de Admisión y Registro Académico (DARA), organismo  dependiente de la Vicerrectoría Académica de la UCSC. Los datos corresponden  a la totalidad de los alumnos matriculados en la UCSC a partir de 2004  y hasta el primer semestre de 2008. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Luego de comparar los niveles de deserción de cada carrera y facultad para  determinar cuál presentaba los índices más altos de abandono estudiantil,  se determinó que la Facultad de Ingeniería presentaba los niveles de deserción  más críticos (54%). Siendo así, se procedió a analizar la carrera de Ingeniería  Civil de la Facultad de Ingeniería, la cual, además de presentar altos  niveles de deserción, cuenta con datos disponibles para todos los años  observados. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Se analizó a todos los alumnos que ingresaron a Ingeniería Civil entre  2004 y 2007, observándolos desde el semestre que ingresaron hasta el primer  semestre de 2008. Fueron eliminados todos los casos que ingresaron por  admisión especial o que se incorporaron a la carrera en semestres posteriores.  También se eliminaron del análisis los casos que presentaron ausencias  por uno o más semestres y se reincorporaron después. De este modo, la población  de estudio quedó compuesta por 329 alumnos: 64 de la cohorte 2004; 67 de  la cohorte 2005; 91 de la cohorte 2006; y 107 de la cohorte 2007.  </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Para la construcción de la variable dependiente <I>regular/desertor</I>, se consideró  regular a todo aquel alumno que al siguiente semestre continúa cursando  sus estudios universitarios normalmente, y se consideró desertor al alumno  que al siguiente semestre presentó su renuncia voluntaria a la carrera,  se retiró de ella sin previo aviso, se cambió a otra carrera o fue eliminado  por la universidad debido al no cumplimiento de exigencias académicas mínimas. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Las variables independientes disponibles para esta investigación fueron  detalladas en el punto 3 y se ingresaron a la ecuación de regresión en  cuatro bloques, siguiendo las etapas del modelo teórico propuesto para  este estudio (Figura 2). </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Considerando la población de estudio compuesta por 329 alumnos, más las  variables descritas en el punto anterior, se utilizó la metodología denominada  <I>análisis de eventos históricos</I>, la cual estudia a los sujetos tomando en  cuenta la unidad de tiempo en que son observados. Para Allison (1984) un  “evento” es un cambio que se produce en la vida de una persona o colectividad,  producto de un quiebre entre lo que había antes y lo que vendrá después.  Esta metodología, entonces, busca identificar qué variables son las que  influyen en que dicho quiebre se produzca o no, controlando por una unidad  de tiempo determinada. En este caso, la unidad de tiempo escogida es el  semestre, debido a que corresponde al periodo lectivo mínimo existente  para medir la permanencia de un estudiante al interior de la universidad.  El análisis de eventos históricos considera el caso observado en una unidad  de tiempo determinada como una unidad de observación. Por lo tanto, un  alumno que ha sido observado en cinco semestres seguidos, constituye cinco  unidades de observación. Siendo así, la unidad de análisis es el <I>alumno/semestre</I>,  generándose una población total de 1.021 <I>alumnos/semestre</I>.  </FONT></P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Para construir un modelo que identifique las variables que más impactan  sobre la ocurrencia del evento de deserción, se analizaron los datos mediante  una regresión logística binaria, controlando por el año de ingreso (4)  y el semestre-año (5). De esta manera, se generó un modelo multivariado  predictivo para la deserción estudiantil, con el cual es posible asignar  una probabilidad de deserción a los alumnos, entregando así una herramienta  para tomar medidas que reduzcan la tasa de abandono universitario. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>5. Resultados</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">De los 329 alumnos que conforman la población de estudio, 180 de ellos  continuaban en carrera al primer semestre de 2008, lo que corresponde a  un 57%. A grandes rasgos, es posible afirmar que la deserción en las cohortes  observadas se produce mayoritariamente en primer y segundo año, donde se  observa una deserción promedio del 50%. La mayor parte de quienes ingresan  a esta carrera corresponde a hombres, en una proporción cercana a los dos  tercios. Los alumnos provienen de familias con ingresos más bien modestos  y egresaron en su mayoría de colegios públicos. El promedio de notas de  enseñanza media de las cuatro cohortes observadas es de 5,7 (en escala  de 1 a 7), y el puntaje promedio PSU en Lenguaje y Matemática es cercano  a los 550 puntos (donde el puntaje mínimo aceptado es de 475 y el máximo  supera los 800 puntos). </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">Para modelar los datos a través de una regresión logística binaria, las  variables independientes fueron ingresadas a la regresión en cuatro bloques  a partir de la técnica <I>hierarchical set entry regression</I>, reflejando así  la naturaleza longitudinal del modelo. El primer modelo contó con 37 variables  (incluidas las variables Dummy creadas a partir de las variables categóricas),  una medida de reducción proporcional del error del 37,4%, y un 91% de asertividad  en la predicción de los casos. Aunque el modelo presenta un elevado porcentaje  de predicción correcta de los eventos de deserción, es un modelo poco parsimonioso  y con gran cantidad de variables no significativas. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Se continuó entonces con la selección manual de variables eliminando aquéllas  que no presentaban efectos significativos en cada set. Luego de realizar  todas las combinaciones de variables posibles, se llegó a la estimación  de un modelo final más parsimonioso (construido en base a ocho variables  de las iniciales 37), con una medida de reducción proporcional del error  del 32,7% y que predice correctamente el 90,3% de los casos. Aun cuando  existen variables sin efectos significativos, se decidió no eliminarlas  del modelo tanto por su valor teórico como porque su presencia mejoraba  la significancia de las variables restantes. El modelo final y la descripción  de las variables seleccionadas se presentan en la <a href="#tab1">Tabla I</a>.</FONT></P>      <P ALIGN="center"><a name="tab1"> <img border="0" src="/img/fbpe/rcs/v16n4/art05tab1.gif" width="500" height="589"></a></P>     
<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">Del primer set de variables independientes, las variables sel<B>e</B>ccionadas  fueron el <I>Ingreso bruto familiar</I> y la <I>Comuna de residencia. </I>Los resultados  muestran una relación significativa negativa entre los ingresos y la variable  dependiente, lo que indica que a mayores ingresos familiares, menores probabilidades  de abandonar la carrera. Si bien la comuna de residencia no es significativa,  la interpretación de la relación es coherente con la teoría, indicando  que los alumnos que provienen de comunas alejadas de Concepción tienen  mayor probabilidad de desertar. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> En el segundo set, referido a la escolaridad previa a la universidad, las  variables seleccionadas fueron el puntaje <I>PSU Matemática</I> y el puntaje <I>PSU  Lenguaje</I>. Los resultados señalan que mayores puntajes en la prueba de Matemática  reducen la probabilidad de deserción de los alumnos, y contrariamente,  quienes obtuvieron mayores puntajes en la prueba de Lenguaje tienen mayor  probabilidad de desertar. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> De las variables del tercer set, se seleccionó sólo la variable <I>Preferencias  de postulación, </I>la cual tiene un valor más teórico que empírico dado que  no es significativa, pero su exclusión afecta la significancia de otras  variables del actual modelo y la predicción correcta de los casos.  </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Por último, del cuarto set se seleccionaron las variables <I>Promedio de notas  semestrales</I>, <I>Créditos aprobados acumulados</I> y <I>Porcentaje de financiamiento</I>.  Los resultados arrojan que a mejor promedio de notas cada semestre, menos  probabilidad de registrar un evento de deserción al semestre siguiente,  y mientras más créditos se aprueben a lo largo de la carrera, menos probabilidades  de abandonarla. Respecto al <I>Porcentaje de financiamiento</I>, su presencia  en la ecuación de regresión responde no sólo a la hipótesis de que la ayuda  financiera entregada al alumno es fundamental para su integración universitaria,  compromiso con la institución y continuación de estudios, sino además porque  está fuertemente relacionada con la variable Ingreso bruto familiar (6). </FONT></P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>6. Discusión y conclusiones</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">A partir del modelado estadístico de los datos se concluye que, previo  al ingreso a la universidad, los factores que más impactan en la deserción  de los estudiantes de la carrera de Ingeniería Civil en la UCSC son los  ingresos familiares y el puntaje obtenido por el alumno en las PSU de Lenguaje  y Matemática. Una vez que el alumno ingresa a la universidad, las variables  que se suman a las anteriores son el promedio semestral del alumno, la  cantidad de créditos aprobados que el estudiante acumula en cada semestre,  y el porcentaje de financiamiento que haya obtenido para cubrir los costos  de arancel anual de carrera. La comuna de residencia de los alumnos y sus  preferencias de postulación son variables que no resultaron significativas  pero entregan un apoyo parcial al modelo establecido, dado que la dirección  de los efectos de éstas sobre la variable dependiente son acordes con lo  hipotetizado previamente. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Es interesante analizar cómo el modelado final de los datos dejó fuera  factores que en otras investigaciones han sido fundamentales, como es el  caso del sexo. En diversos estudios de deserción se señala que las mujeres  tienen una menor probabilidad de desertar que los hombres, aunque registran  mayor cantidad de retiros voluntarios en estadios tempranos de la carrera.  Para el caso de este estudio, si bien existen diferencias significativas  entre hombres y mujeres respecto a sus niveles de deserción (las que indican  que las mujeres desertarían más que los hombres en la carrera de Ingeniería  Civil en la UCSC) estas diferencias se estarían manifestando a través de  otras variables, dada la naturaleza longitudinal del modelo desarrollado  en esta investigación, donde cada set de variables independientes va remplazando  al set anterior. Los resultados a nivel bivariado arrojaron que los hombres  tienen mayor puntaje PSU Matemática y mejores promedios de nota semestral  en la carrera, factores que determinan la probabilidad de sufrir un evento  de deserción. Siendo así, el sexo estaría influyendo indirectamente a través  de dichos factores, los cuales pertenecen a la segunda y cuarta etapa del  modelo, respectivamente. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Del total de variables seleccionadas en el modelo para explicar y predecir  la deserción en la UCSC, el ingreso bruto familiar y el promedio semestral  del alumno son las que muestran efectos más fuertes, indicando una relación  inversamente proporcional con la probabilidad de deserción (a menores ingresos  o rendimiento más bajo, mayor probabilidad de desertar). Sin embargo, Tinto  (1982) considera que el problema de los bajos ingresos puede tener una  interpretación positiva, dado que cuando familias de bajos recursos hacen  un esfuerzo por matricular a sus hijos en la universidad, esos estudiantes  estarían más motivados por persistir producto de la valoración del esfuerzo  que está haciendo su familia, lo que reduciría las probabilidades de un  abandono voluntario de la carrera. Por otro lado, estos alumnos podrían  desertar producto de un bajo rendimiento académico, considerando que al  ser de estratos socioeconómicos inferiores, estarían académicamente menos  preparados que sus compañeros y con un menor capital social y cultural  que les permita integrarse adecuadamente al nuevo mundo universitario. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Los resultados de este estudio, no obstante, discrepan en parte de lo anterior.  Aunque Tinto señala que los alumnos de familias más modestas podrían estar  más motivados con finalizar su carrera, los resultados arrojan que los  estudiantes de bajos recursos son quienes más desertan, por lo cual se  infiere que o no están motivados, o dicha motivación no es suficiente para  que permanezcan en la universidad.  </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Como señalan Donoso y Schiefelbein (2007), los bajos ingresos pueden ser  el reflejo de menor capital social y cultural, lo cual conlleva a alumnos  menos preparados académicamente y con mayor riesgo de deserción. Sin embargo,  en este estudio el análisis se realizó controlando por variables que miden  tanto la escolaridad previa (PSU) como el rendimiento al interior de la  universidad (promedios de nota y créditos aprobados), por lo cual el efecto  de los ingresos no pasa por la mala preparación académica producto del  menor capital social y cultural de los alumnos, sino por otros aspectos  que no han sido medidos en esta investigación, como podrían ser factores  actitudinales y el compromiso con las propias metas. En familias más acomodadas,  donde ambos padres son profesionales y por ende se dispone de mayor capital  social y cultural, la actitud del alumno hacia estudiar y finalizar una  carrera universitaria ciertamente puede diferir de aquél cuya familia tiene  menos ingresos y menor escolaridad. De esta forma, se hace necesario repensar  la relación entre ingresos y deserción, analizando cuál es la naturaleza  de esa relación y cómo opera a la luz de estos resultados. La deserción  producto de la desigualdad socioeconómica podría no vincularse con la baja  entrega de financiamiento o la mala preparación de los alumnos, sino más  bien con factores motivacionales y actitudinales de los alumnos que no  fueron medidos en este estudio.  </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> Aunque las universidades deben preocuparse por disminuir las tasas de deserción  de sus alumnos, también hay que considerar que no es posible retener a  la totalidad de ellos. Como se explicaba en el párrafo anterior, no todos  están igualmente motivados con finalizar una carrera una vez comenzada,  ya que algunos simplemente no desean terminar sus estudios universitarios  y no importa lo que la universidad haga para retenerlos, de todas formas  desertarán. Siendo así, no es conveniente reducir la calidad ni la exigencia  de los programas en pos de retener a dichos alumnos, dado que estas medidas  podrían redundar en perder a los realmente capacitados, que podrían buscar  en otra institución lo que no encontraron en ésta. Al momento de implementar  políticas para aumentar la retención, la pregunta no es cómo reducir la  deserción, sino qué tipo de estudiante es el que la universidad desea que  persista, considerando no sólo las aptitudes de los alumnos y su preparación  previa, sino también factores motivacionales y actitudinales de los estudiantes. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>Notas</B> </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 1. En Chile, la enseñanza obligatoria se divide en enseñanza básica (ocho  años) y enseñanza media (cuatro años). </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 2. Las Pruebas de Selección Universitaria (PSU) son un test que se aplica  en diciembre de cada año a todos los estudiantes que deseen ingresar a  una de las 25 universidades pertenecientes al Consejo de Rectores de Universidades  Chilenas (Cruch). El puntaje mínimo requerido para postular a estas universidades  es de 475 puntos, en una escala cuyos puntajes máximos superan los 800  puntos. </FONT></P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 3. En Chile existen tres tipos de colegios que imparten la enseñanza básica  y media: colegios particulares (establecimientos privados); colegios particulares  subvencionados (establecimientos privados que reciben apoyo del Estado),  y colegios municipales (establecimientos públicos). </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 4. Se controló por año de ingreso para diferenciar a los alumnos de las diferentes  cohortes observadas. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 5. La inclusión de la variable semestre-año es una exigencia técnica del análisis  de eventos históricos. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 6. Se probó una interacción para estas dos variables, la cual no presentó  efectos significativos. </FONT></P>      <P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2"><B>Bibliografía citada</B> </FONT></P>      <!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">1. Allison, Paul (1984). <B>Event History Analysis: Regression for longitudinal  event data</B><I>. </I>Newbury Park, Sage. </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699954&pid=S1315-9518201000040000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 2. Braxton, J. M., Johnson, R. M. y Shaw-Sullivan, A. (1997). Appraising Tinto’s  theory of college student departure. En Smart, J. C. (Ed) <B>Higher Education  Handbook of theory and research</B>, Vol. 12. New York: Agathon Press. </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699955&pid=S1315-9518201000040000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">3. Colmenares, Mercedes y Delgado, Flor (2008). Aproximación teórica al estado  de la relación entre rendimiento académico y motivación de logro en educación  superior. <B>Revista de Ciencias Sociales</B>, vol. XIV, N°3, pp: 604-613, 2008. </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699956&pid=S1315-9518201000040000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 4. Diblasi, Lidia (2005). <B>Perspectivas de egreso de los alumnos de la facultad  de Ciencias Políticas y Sociales, UNCuyo</B>. Tesis de Magíster en Ciencia  Política y Sociología, Buenos Aires, FLACSO.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699957&pid=S1315-9518201000040000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 5. Donoso, Sebastián, y Schiefelbein, Ernesto (2007). Análisis de los modelos  explicativos de retención de estudiantes en la universidad: una visión  desde la desigualdad social. <B>Estudios Pedagógicos XXXIII</B>, Nº 1: 7-27, 2007. </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699958&pid=S1315-9518201000040000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 6. Himmel, Erika (2002). Modelos de Análisis de la Deserción Estudiantil en  la Educación Superior. <B>Revista Calidad de la Educación</B>, segundo semestre  de 2002. Santiago: Consejo Superior de Educación. </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699959&pid=S1315-9518201000040000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 7. Reyes, Jimmy; Escobar, Carlos; Duarte, Juan y Ramírez, Pedro (2007). Una  aplicación del modelo de regresión logística en la predicción del rendimiento  estudiantil. <B>Estudios Pedagógicos XXXIII</B>, Nº 2, pp: 101-120. </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699960&pid=S1315-9518201000040000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" FACE="Verdana" SIZE="2">8. Tinto, Vincent (1975). Dropout from Higher Education: A theoretical synthesis  of recent research. <B>Review of Educational Research</B> 45: 89-125. </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699961&pid=S1315-9518201000040000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 9. Tinto, Vincent (1982). Limits of Theory and Practice in Student Attrition. <B>The Journal of Higher Education</B><I>, </I>Vol. 53, N° 6: 687-700 (Nov. – Dec. 1982).  </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699962&pid=S1315-9518201000040000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"><FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 10. Tinto, Vincent (1988). Stages of Student Departure: Reflections on the  Longitudinal Character of Student Leaving. <B>The Journal of Higher Education</B>,  Vol. 59, N°4, pp: 438-455 (Jul.-Aug. 1988). </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699963&pid=S1315-9518201000040000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="justify"> <FONT COLOR="000000" SIZE="2" FACE="Verdana"> 11. Tinto, Vincent (1997). Classrooms as Communities: Exploring the Educational  Character of Student Persistence. <B>The Journal of Higher Education</B>, Vol.  68, N°6, pp: 599-623 (Nov.-Dic. 1997). </FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1699964&pid=S1315-9518201000040000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body>
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