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Documento Metodológico
MIDE Universitario 2018
VERSIÓN FINAL 1 20181
Elaborado por:
Andrés Felipe Mejía Rodríguez
Luis Eduardo Barajas Prieto
Henry Leonardo Fajardo Vásquez
1 Agradecemos los aportes del CESU y el SUE, así como de sus representantes y delegados para esta versión del MIDE.
El trabajo realizado por jefes de planeación y profesores en cuanto al análisis y retroalimentación de las variables y
metodología del MIDE. Asimismo, los comentarios recibidos por los funcionarios del MEN con respecto a versiones
previas de este documento y el modelo en general.
CONTENIDO
INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................................... 4
ESTADO ACTUAL DE LA EDUCACIÓN UNIVERSITARIA EN COLOMBIA ...............................................6
EL MIDE U ............................................................................................................................................................... 10
LA METODOLOGÍA ............................................................................................................................................... 11
La Clasificación ................................................................................................................................................... 11
La Estructura ...................................................................................................................................................... 12
Dimensiones y variables ................................................................................................................................. 14
Dimensión de Valor Agregado ................................................................................................................ 14
Dimensión de Logro ................................................................................................................................... 15
Dimensión de Pertinencia ......................................................................................................................... 17
Dimensión de Producción Intelectual .................................................................................................... 18
Dimensión de Capital Humano .............................................................................................................. 20
Dimensión de Docencia............................................................................................................................ 20
Dimensión de Internacionalización ....................................................................................................... 22
Dimensión de Bienestar ............................................................................................................................ 23
RETOS Y PERSPECTIVAS .................................................................................................................................... 25
REFERENCIAS ........................................................................................................................................................ 26
ANEXO 1 – Hojas de Vida de los Indicadores ............................................................................................. 28
INTRODUCCIÓN
La demanda por programas de educación superior en Colombia ha aumentado sustancialmente
durante el último cuatrienio, alcanzando una tasa de crecimiento aproximada del 16.6% desde al
año 2014 hasta el año 2017. De igual manera, la cantidad de programas de pregrado disponibles
en el año 2018 para los graduados de la educación media alcanzó un total de 5955, de los cuáles
un 17% cuentan con acreditación en alta calidad (SACES, 2018).
En el marco del proceso de acreditación institucional, el CNA ha fijado como uno de los objetivos
principales de este proceso fomentar procesos de autoevaluación y mejoramiento continuo hacia
el logro de altos niveles de calidad en la Educación Superior, razón por la cual se hace necesario
contar con un compendio amplio de datos que permita conocer a fondo el estado de los
programas académicos, sus fortalezas, debilidades y diferencias y a partir de ello, diseñar
estrategias que propendan por el cierre de brechas académicas y que permitan elevar el nivel de
enseñanza de ciertas disciplinas a nivel general (CNA, 2013).
El Modelo de Indicadores de Desempeño de la Educación MIDE es una herramienta que permite
medir el desempeño de las Instituciones de Educación Superior a partir de los datos disponibles
en los sistemas de información de educación superior que existen2; propendiendo por generar
un reporte de información continua, comprensible y accesible que permita optimizar el proceso
de toma de decisiones por parte de los agentes del sector educativo, principalmente rectores,
jefes de planeación, investigadores, padres de familia y estudiantes.
Para el año 2018, se presenta la cuarta versión del MIDE U, que viene acompañada de la segunda
versión del MIDE T y del primer modelo de indicadores de desempeño a nivel de núcleo básico
del conocimiento, el MIDE Administración (MIDE A), los cuáles han sido construidos bajo la misma
premisa de que generar acceso a un mayor nivel de información es una de las formas de
dinamizar el sistema educativo. (Montes, Forero, Zarama & Salas, 2017); una muestra de ello, es
la mejora en la cultura de reporte de que se ha logrado percibir en los diferentes sistemas de
información que existen durante los últimos años y el espacio de discusión que ha abierto el MIDE
sobre aspectos relacionados con la gestión universitaria.
Los cambios metodológicos que ha tenido el MIDE, han tenido el objetivo capturar de una mejor
manera la complejidad y principalmente la heterogeneidad que existe en el sistema de educación
superior; reconociendo de esta manera que las IES poseen diferentes misionalidades y que por
ende buscan responder distintas necesidades y atender a distintos segmentos de la población.
2 Dentro de los Sistemas de Información utilizados para el MIDE se incluyen: SNIES, SPADIES, Observatorio Laboral
para la Educación del Ministerio de Educación Nacional, el ICFES, SCIENTI – COLCIENCIAS, WoS y SCOPUS.
Tabla 1. Fuentes de información del MIDE Universitario 2018
FUENTE SIGLA INFORMACIÓN QUE TOMA EL MIDE A
SISTEMA NACIONAL DE
INFORMACIÓN DE
EDUCACIÓN SUPERIOR
SNIES
Matrícula por programa
Matrícula de maestría
Graduados por programa
Nivel educativo 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 por programa académico
Empleabilidad por región
SISTEMA PARA LA
PREVENCIÓN DE LA
DESERCIÓN EN
EDUCACIÓN SUPERIOR
SPADIES
Tasa de deserción interanual
Tasa de graduación
COLCIENCIAS –
CONVOCATORIA 7813 DE
2017
COLCIENCIAS
Investigadores
Productos de nuevo conocimiento
Productos de desarrollo tecnológico e
innovación
Productos de formación de recurso humano
Productos de apropiación social del
conocimiento
ICFES: EXAMEN DE ESTADO
DE CALIDAD DE LA
EDUCACIÓN SUPERIOR -
SABER PRO
SABER PRO
Razonamiento cuantitativo
Lectura crítica
Comunicación escrita
Competencias ciudadanas
ICFES: 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
SCOPUS4 SCOPUS
Artículos
Citaciones
Coautorías
3 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 4 Los datos de ISI y Scopus son procesados y suministrados al MEN por el Observatorio Colombiano de Ciencia y
Tecnología
A partir de ello, la cuarta versión del MIDE, permite analizar a nivel de variable los resultados de
cada IES con respecto a los de su vecindad según los enfoques establecidos para el modelo, lo
cual permite la realización de comparaciones entre aquellas instituciones que de acuerdo a los
criterios de clasificación del mismo son verdaderamente comparables. De igual manera, el
modelo ha sido construido bajo un criterio de relevancia y objetividad, lo cual ha promovido la
replicabilidad del mismo y la transparencia en su análisis.
Es importante aclarar que tal y como se ha establecido en previas entregas del MIDE, si bien el
modelo responde a una necesidad de información por parte de los diferentes actores del sector,
este no logra sintetizar o capturar todas las potencialidades que las IES pueden tener;
principalmente en cuanto a aquellos aspectos que no son observables a partir de los datos
recolectados en las diferentes fuentes de información. Es por esta razón, que los resultados del
modelo tienen un carácter netamente informativo y no pueden ser utilizados como punto de
referencia para realizar distribución de recursos, otorgamiento de registros clasificados o realizar
el proceso de acreditación (Montes, Forero, Zarama, & Salas, 2017; Haskell, 2016; Reisberg, 2016;
Hazelkorn, 2009).
Llegados a este punto, el presente documento metodológico, se encuentra una descripción
técnica de los ajustes que ha tenido el modelo con respecto a su tercera versión, una explicación
de breve de la metodología y de la clasificación de las instituciones; así como también una
descripción de la estructura, las dimensiones del modelo y de cada uno de los indicadores.
Adicionalmente, se incluye una revisión de los aspectos sobre los cuales se podrían hacer mejoras
al modelo, las hojas de vida de los indicadores presentados, las fuentes de información y la forma
de replicar el modelo partir de los datos que se encuentran publicados en el edusitio del MIDE.
ESTADO ACTUAL DE LA EDUCACIÓN UNIVERSITARIA EN COLOMBIA
Durante los últimos 10 años, la matrícula de los programas de pregrado universitario, ha
aumentado en un 61%, pasando de tener un total de 963.167 estudiantes matriculados en el
primer semestre de 2008 a 1.548.485 en el primer semestre de 2017; este crecimiento se ha visto
afectado por el crecimiento de la matrícula en todo el sistema de educación superior, la cual ha
aumentado en un 51% durante el mismo periodo. En adición a ello, la participación de la
matrícula universitaria en la de todo el sistema de educación superior ha aumentado
considerablemente, pasando de tener un 67% en 2008 a un 73% en el año 2017 y superando la
participación de la formación técnica y tecnológica, que en conjunto han tenido una participación
que ha oscilado entre el 32% y el 28%.
Gráfico 1. Evolución de la matrícula de pregrado universitario vs matrícula de pregrado Sistema
de Educación Superior
Fuente: Elaboración Propia con datos del Sistema Nacional de Información de Educación Superior – SNIES
Con relación a los programas académicos, se puede evidenciar qué los programas de
pregrado universitario que cuentan con mayor número de matriculados son aquellos que
pertenecen a las áreas del conocimiento de Economía, Administración, Contaduría y
Afines e Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines, las cuales han mantenido una
participación mayor al 25% dentro de toda la matrícula universitaria de 2008 a 2017,
seguidos de los programas pertenecientes al área del conocimiento de Ciencias Sociales
y Humanas y ciencias de la educación, cuya participación ha oscilado entre el 19% y 23%
y el 11.5% y 10.3% respectivamente en el mismo periodo de tiempo.
Gráfico 2. Participación en la matrícula de pregrado universitario por Áreas del conocimiento
Fuente: Elaboración Propia con datos del Sistema Nacional de Información de Educación Superior – SNIES
700.000
900.000
1.100.000
1.300.000
1.500.000
1.700.000
1.900.000
2.100.000
2.300.000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
UNIVERSITARIA TOTAL SISTEMA DE EDUCACIÓN SUPERIOR
0,1
0,12
0,14
0,16
0,18
0,2
0,22
0,24
0,26
0,28
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
ECONOMIA ADMINISTRACION CONTADURIA Y AFINES INGENIERIA ARQUITECTURA URBANISMO Y AFINES
CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS CIENCIAS DE LA EDUCACION
OTROS
En cuanto a los resultados de las pruebas Saber Pro para el año 2017, es importante aclarar que
de acuerdo con la metodología establecida por el ICFES para la prueba Saber Pro, el puntaje de
cada módulo evaluado se presenta en una escala de 0 a 300 sin decimales, fijando la media y la
desviación estándar en 150 puntos y 30 puntos respectivamente. A partir de ello, se crean 4
grupos de desempeño5 en los que se clasifican cada uno de los estudiantes evaluados
dependiendo de los puntajes obtenidos; estos puntajes pueden variar para cada módulo; sin
embargo, son definidos con respecto a un criterio fijo en el tiempo, lo que los hace comparables
en distintas aplicaciones del examen (ICFES, 2017).
A continuación, se muestra el porcentaje de estudiantes que se ubicaron en cada uno de los
niveles de desempeño para cada uno de los módulos de competencias genéricas a nivel nacional
en las pruebas Saber Pro 2017.
Gráfico 3. Porcentaje de estudiantes por nivel de desempeño en pruebas Saber Pro a nivel país
Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación - ICFES.
Por otra parte, el total de graduados del Sistema Universitario creció en un 82%, pasando de
114.710 graduados en 2008 a 208.917 en el año 2017 y encontrándose por debajo de la tasa de
crecimiento de graduados de todo el sistema de educación superior, cuya variación en el mismo
periodo fue del 130%. Es importante destacar que, si bien los graduados de los programas de
modalidad universitaria tienen la mayor participación en la totalidad de graduados del sistema,
dicha participación se ha reducido a través de los años, pasando del 72% en 2008 al 57% en 2017.
Este efecto se puede atribuir a la mayor participación que han adquirido los graduados de
programas tecnológicos dentro del sistema, la cual pasó del 14% al 37% en el mismo periodo.
5 Para el caso específico de inglés, los niveles de desempeño se ajustan a los parámetros establecidos por el marco
común europeo; específicamente: -A1, A1, A2, B1 y B2
13%
24%
19%
23%
31%
40%
33%
30%
36%34%33%
39%
25%
34%
31%
14%
4%
18%
7%
3%
8%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
COMUNICACIÓN ESCRITA RAZONAMIENTOCUANTITATIVO
INGLÉS LECTURA CRÍTICA COMPETENCIASCIUDADANAS
NIVEL 1 NIVEL 2 NIVEL 3 NIVEL 4 NIVEL 5
Gráfico 4. Evolución de graduados de pregrado en Modalidad Universitaria vs Total de
graduados de pregrado 2008-2017
Fuente: Elaboración Propia con datos del Sistema Nacional de Información de Educación Superior – SNIES
En términos de docencia, se observa que la cantidad de profesores de tiempo completo
con doctorado y maestría dentro del sistema universitario ha tenido un crecimiento
sostenido a través del tiempo; en el caso de doctorado, se pasó de tener 3430 docentes
en primer semestre de 2008 a 8766 en primer semestre 2017, mientras que, para el caso
de maestría, se pasó de 9349 docentes a 18387.
Gráfico 5. Evolución docentes de tiempo completo con doctorado y maestría en el Sistema
Universitario
Fuente: Elaboración Propia con datos del Sistema Nacional de Información de Educación Superior – SNIES
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
UNIVERSITARIA TOTAL
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
DOCTORADO MAESTRIA
EL MIDE U
El Modelo de Indicadores de Desempeño de la Educación Superior para los programas
universitarios – MIDE U, es uno de los esfuerzos que desde el Ministerio de Educación Nacional
se han hecho para generar insumos que permitan analizar las fortalezas y aspectos de mejora de
las Instituciones de Educación Superior en el País. El objetivo principal de esta herramienta, es
entregar un compendio de información que contribuya al mejoramiento de los procesos de
planeación y de toma de decisiones por parte de los rectores, jefes de planeación y de todas
aquellas personas que toman parte en el cumplimiento de las funciones de Investigación,
Docencia, Internacionalización y extensión.
La cuarta versión del MIDE U, mantiene la esencia metodológica del modelo presentado en el
año 2017, sin embargo, para esta versión se han removido los pesos de todas las variables dentro
de cada dimensión, lo cual permite llevar a cabo una mejor comparabilidad entre las instituciones
que hacen parte de cada uno de los enfoques. En total, se incluyó la información de 176
instituciones, la cuáles se clasifican de acuerdo a los criterios implementados en previas versiones
del MIDE (revisar metodología).
Con el propósito de responder a las necesidades de información de las Instituciones de Educación
Superior, el proceso de construcción y los cambios metodológicos (ver metodología) fueron
socializados ante la mesa del Sistema Universitario Estatal – SUE y del Consejo Nacional de
Educación Superior - CESU, quienes, a partir de dicha socialización, manifestaron su concepto
técnico sobre la pertinencia de los cambios metodológicos, la mejora de las variables, y sobre
como el MIDE U puede contribuir al mejoramiento de las instituciones en términos de
desempeño.
Cabe anotar, que el modelo no busca de ninguna manera establecer un ordenamiento de las
Instituciones de Educación Superior, sino por el contrario, otorgar una visión amplia sobre el
estado de las mismas en el país, reconocer sus fortalezas y generar mecanismos para superar las
debilidades, a partir de una mayor disponibilidad de información y de mejores procesos de toma
de decisiones.
Así mismo, es importante aclarar que, si bien los resultados tienen un carácter netamente
informativo, su interpretación y uso adecuado para los procesos de toma de decisiones dependen
de la apropiación que las Instituciones de Educación Superior tengan de los mismos y del grado
de minucia con el que realice el análisis de cada una de las variables calculadas, razón por la cual
para esta versión se publicarán todas las bases de datos utilizadas para la construcción de los
indicadores con el fin de garantizar la replicabilidad del modelo y promover la retroalimentación
del mismo.
LA METODOLOGÍA
La Clasificación
La clasificación de las Instituciones de Educación Superior dentro del MIDE tiene como objetivo
reconocer la heterogeneidad que existe entre las instituciones que hacen parte del sistema de
educación superior, propendiendo por ubicarlas en vecindades cuyos miembros puedan ser lo
más comparable posible en términos de los indicadores medidos. En su primera versión, el MIDE
estructuró sus enfoques a partir de la clasificación de la Carnegie Foundation for the
Advancement of Teaching; sin embargo, considerando que los cuatro cinco grupos existentes no
lograban reconocer las diferentes capacidades o características de las Instituciones, a partir de la
segunda entrega, se decidió establecer un mayor número de enfoques que lograran hacer las
instituciones mucho más comparables, generando así una nueva clasificación que se ha
mantenido en las últimas tres entregas del MIDE (MCCormick, 2013).
Tabla 2. Clasificación de las IES en el MIDE a través de los años
Clasificación Carnegie MIDE 2015 MIDE: 2016, 2017, 2018
Instituciones
Especializadas
Instituciones
Especializadas
Enfoque Especializadas
Colegios de pregrado
y técnicos
Colegios de pregrado
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
-Pregrado universitario en universidades con 5
a 8 áreas del conocimiento.
-Pregrado universitario en universidades con 2
a 4 áreas del conocimiento.
Colegios y
universidades de
maestría
Enfoque
maestría
Enfoque maestría
Universidades de
doctorado
Enfoque
doctoral
Enfoque doctoral
La clasificación actual presenta los resultados agrupados por dimensiones y a nivel de indicador;
de esta manera sin generar ningún tipo de ordenamiento, se logra generar un comparativo entre
cada IES, con respecto a la institución que tiene el mejor desempeño por cada indicador dentro
de el mismo enfoque y con respecto a la institución que tiene el mejor desempeño a nivel de
país.6
6 Una mejor explicación al diseño de la clasificación se puede encontrar en los documentos metodológicos del MIDE 2.0 (2016) y el MIDE en su versión 2017.
Tabla 3. Clasificación y Enfoques del MIDE
Enfoque MIDE: 2016, 2017, 2018
Enfoque Especializadas IES Con Estudiantes de Pregrado Universitario e un área del
conocimiento
Enfoque Doctoral
Instituciones que, en adición de 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 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
Universidades 5-8: universidades con más de cuatro áreas de
conocimiento en pregrado
Instituciones Universitarias 5-8: Instituciones 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: Instituciones Universitarias con 2 a 4
áreas del conocimiento.
Con respecto a la clasificación, es importante aclarar que, si bien los grupos podrían ser utilizados
a un futuro para realizar acciones de política educativa, es necesario antes verificar su pertinencia
de acuerdo con cada necesidad; teniendo en cuenta que los grupos construidos no consideran
la metodología (virtual presencial o a distancia). Adicionalmente, se debe reafirmar que esta
clasificación no intenta ser una señal de prestigio o reputación de las Instituciones de educación
superior, ni tampoco de la potencialidad que estás pueden tener; esto teniendo en cuenta que el
hecho de que una IES tenga problemas de postgrado, si bien puede afectar los indicadores de
medición, no se traduce necesariamente una mayor calidad en los programas de pregrado (CESU,
2016).
La Estructura
La cuarta versión del MIDE, cuenta con una estructura similar a la del 2017, compuesta por 8
dimensiones (valor agregado, logro, pertinencia, producción intelectual, capital humano, planta
docente, internacionalización y bienestar) y 21 indicadores; sin embargo, para esta versión los
pesos asignados a las variables en cada una de las dimensiones fueron removidos con el
propósito de capturar de una mejor manera la heterogeneidad que existe entre las instituciones
de educación superior y generar una verdadera metodología Multiranking que permita generar
distintos tipos de clasificaciones de las instituciones de acuerdo a la variable del MIDE en la que
se tenga interés.
Por otra parte, se llevaron a cabo modificaciones a dos indicadores de la dimensión de
pertinencia; el primero de ellos es el de empleabilidad, el cual adquirió un enfoque regional y
refleja la relación que existe entre la tasa de vinculación laboral promedio de la IES y la tasa de
vinculación laboral promedio del departamento en el que se encuentra ubicada la institución,
para los graduados del año 2015; el segundo indicador es el de Paso a Posgrado, que ha sido
reemplazado por la Tasa de Ocupación y mide la proporción de graduados en el periodo 2015
que se encuentran vinculados al mercado laboral o se encuentran estudiando un programa de
maestría o doctorado en el país.
Estos dos indicadores se integran al modelo junto con los indicadores de valor agregado de
razonamiento cuantitativo y lectura crítica, logro en los módulos de competencias genéricas de
la prueba Saber, los indicadores de nuevo conocimiento, desarrollo tecnológico e innovación,
apropiación social del conocimiento y formación de recurso humano del modelo de clasificación
de grupos del Colciencias y los indicadores de movilidad de estudiantes y docentes, cuyo cálculo
no difiere del cálculo realizado dentro MIDE del año 2017.
Cuadro 1. Variables MIDE U 2017 – 2018.
2017 2018
En términos de las variables que hacen parte del modelo es importante aclarar que, si bien las
variables reflejan parte del proceso de mejoramiento de las instituciones, determinar el
desempeño o la calidad de las instituciones requiere de un análisis de aspectos y fenómenos que
van más allá de las limitaciones que tiene el MIDE y difieren de aquellos aspectos que son
observables, medibles y cuantificables (Wasserman, 2015).
Dimensiones y variables
Dimensión de Valor Agregado
El valor agregado es entendido como el aporte realizado por las Instituciones de Educación
Superior y en este caso los programas académicos, a la formación académica de los estudiantes
a partir de unas condiciones cognitivas preexistentes; este tipo de análisis, usualmente se basa en
un seguimiento a los resultados obtenidos por los estudiantes en pruebas estandarizadas
presentadas en diferentes momentos de su formación. Dentro del MIDE, el valor agregado se
calcula a través de los resultados en las pruebas Saber 11 al finalizar la educación media y su
comparación con los resultados de las pruebas Saber Pro al finalizar su formación en educación
superior.
Existen diferentes aproximaciones a las estimaciones de valor agregado; en el caso específico de
Colombia, se destaca el trabajo realizado por Rodríguez (2015) y Rodríguez y Cuevas (2015)
quienes muestran a partir de su cálculo que los resultados de las pruebas Saber Pro pueden estar
explicados en gran parte por las Instituciones de Educación Superior y que adicionalmente los
programas de Administración y Contaduría, son los que más aportan a la formación en segunda
lengua en el país.
Con respecto al Núcleo Básico de Administración Bogoya J.D y Bogoya J.M (2010) realizaron un
estudio en el que encontraron que los resultados de las pruebas saber 11 son un factor que ayuda
a predecir de manera acertada el puntaje obtenido por los estudiantes de Administración en el
módulo de razonamiento cuantitativo, superando el poder predictivo de otras variables como el
estrato socioeconómico.
A partir de ello, el Valor agregado es concebido dentro del MIDE como una medida que busca
aproximarse al desempeño de las Instituciones de Educación Superior y de los programas
académicos en cuanto a la formación de habilidades cognitivas de sus estudiantes, incluyendo
otras variables capturadas en el momento de presentar la prueba Saber 11 como el ingreso del
hogar y la educación de la madre, la cual es utilizada comúnmente en los estudios de valor
agregado, como un factor que puede ayudar a explicar factores no observados del estudiante.
Valor Agregado en Razonamiento Cuantitativo
El indicador de valor agregado en razonamiento cuantitativo, se obtiene a partir de un cruce
entre el resultado obtenido por los estudiantes en la prueba Saber Pro en el periodo 2017-2 y
Saber 11 de los últimos 7 años. El valor del indicador corresponde a la estimación de una regresión
multinivel que toma como variable dependiente el resultado en la prueba Saber Pro en
Razonamiento cuantitativo y como regresores otras variables como el puntaje de matemáticas
lenguaje, química, ciencias sociales de la prueba Saber 11, así como también el ingreso del hogar
y la educación de la madre (Ver hoja de vida del indicador).
El indicador se calcula de manera independiente para cada uno de los enfoques reconociendo la
heterogeneidad que existe entre los mismos.
Fuente de información: ICFES 2018; corte de los datos mayo de 2018.
Valor Agregado en Lectura Crítica
El indicador de valor agregado en Lectura Crítica, se obtiene a partir de un cruce entre el resultado
obtenido por los estudiantes en la prueba Saber Pro en el periodo 2017-2 y Saber 11 de los últimos
7 años. El valor del indicador corresponde a la estimación de una regresión multinivel que toma
como variable dependiente el resultado en la prueba Saber Pro en Razonamiento cuantitativo y
como regresores otras variables como el puntaje de matemáticas lenguaje, química, ciencias
sociales de la prueba Saber 11, así como también el ingreso del hogar y la educación de la madre
(Ver hoja de vida del indicador).
El indicador se calcula de manera independiente para cada uno de los enfoques reconociendo la
heterogeneidad que existe entre los mismos.
Fuente de información: ICFES 2018; corte de los datos mayo de 2018.
Dimensión de Logro
Los indicadores correspondientes a la dimensión de Logro son calculados a partir de los
resultados obtenidos por los estudiantes en las pruebas Saber Pro realizadas en el año 2017; estas
pruebas estandarizadas, tienen el objetivo de evaluar y hacer una aproximación a las habilidades
y conocimientos de los estudiantes que han aprobado el 75% de sus estudios profesionales
(ICFES, 2017). La prueba aborda inicialmente competencias genéricas, las cuales aplican para
todos los estudiantes del sistema de educación superior e incluyen los módulos de razonamiento
cuantitativo, lectura crítica, comunicación escrita, competencias ciudadanas e inglés; estos
resultados permiten llevar a cabo la comparabilidad entre todos los estudiantes y proporcionan
una perspectiva directa de resultados a partir de los conocimientos de los estudiantes.
En segunda segundo lugar, la prueba está compuesta por las competencias genéricas, cuyo
objetivo es evaluar contenidos específicos de diferentes programas académicos de acuerdo a la
formación de cada estudiante. (ICFES, 2017). Para el Núcleo Básico de Administración, las
competencias específicas están conformadas por: formulación, evaluación y gestión de proyectos,
gestión financiera y gestión de organizaciones.
Fuente de información: ICFES 2018; corte de los datos mayo de 2018.
Competencias Genéricas
Razonamiento cuantitativo
El indicador de razonamiento cuantitativo es el resultado de calcular el promedio simple del
puntaje de los estudiantes de los programas académicos de administración en el módulo. El
objetivo de este indicador es medir las competencias de los estudiantes en términos de:
Interpretación (comprender y transformar la información cuantitativa y esquemática presentada
en distintos formatos), Formulación y Ejecución (plantear e implementar estrategias que lleven a
soluciones adecuadas de problemas cuantitativos) y Argumentación (validar procedimientos y
estrategias matemáticas utilizadas para dar solución a problemas (ICFES, 2017).
Fuente de información: ICFES 2018; corte de los datos mayo de 2018.
Lectura Crítica
El indicador de lectura crítica es el resultado de calcular el promedio simple del puntaje de los
estudiantes de los programas académicos de administración en el módulo. El objetivo de este
indicador es medir las competencias de los estudiantes para interpretar y evaluar textos que
pueden encontrarse tanto en la vida cotidiana como en ámbitos académicos no especializados;
la prueba busca determinar si el estudiante cuenta con una comprensión lectora que le permita
interpretar, aprender y tomar posturas críticas frente a un texto, sin contar con conocimientos
previos a los temas tratados (ICFES, 2017).
Fuente de información: ICFES 2018; corte de los datos mayo de 2018.
Comunicación Escrita
El indicador de Comunicación Escrita es el resultado de calcular el promedio simple del puntaje
de los estudiantes de los programas académicos de administración en el módulo. La prueba
busca determinar la habilidad de los estudiantes para comunicar sus ideas con respecto a un
tema específico, los temas sobre los que se realiza la prueba son de dominio público y no
requieren conocimiento previo.
Fuente de información: ICFES 2018; corte de los datos mayo de 2018.
Competencias Ciudadanas
El indicador de Competencias Ciudadanas es el resultado de calcular el promedio simple del
puntaje de los estudiantes de los programas académicos de administración en el módulo. Este
módulo tiene como objetivo evaluar los conocimientos con los que los estudiantes cuentan para
fomentar la construcción de marcos de comprensión y entorno, promover el ejercicio de la
ciudadanía y la inclusión de acuerdo a lo establecido por la constitución política de Colombia. El
módulo está construido, a partir de la importancia de contar con ciudadanos que conozcan su
entorno social y político, reconozcan sus derechos y obligaciones y cuenten con la capacidad de
reflexionar sobre problemáticas sociales (ICFES, 2017).
Dimensión de Pertinencia
Para el año 2018 la dimensión de pertinencia incluye el indicador de empleabilidad regional, junto
con el indicador de tasa de ocupación por programa académico7. Este tipo de variables tienen
como propósito medir el estado de transición que han hecho los graduados de las Instituciones
de Educación Superior al mercado laboral; así como también ayudar a determinar si además de
trabajar, los graduados se encuentran cursando un nivel de formación mayor.
7 La variable de paso a posgrado pasa a ser parte de los indicadores de apoyo que se entregarán a cada uno de los
programas en conjunto con los resultados del MIDE.
Indicador de Empleabilidad Regional
El indicador de empleabilidad regional refleja 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 el que se ubica la institución un año después del grado. En el caso de que
existan instituciones de varias sedes, se hace una 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 información: Observatorio Laboral para la Educación 2018; corte de los datos
noviembre de 2017.
Tasa de Ocupación
El indicador de Tasa de Ocupación se introduce como una mejora al indicador de empleabilidad
entregado en las versiones previas del MIDE Universitario y tiene como objetivo reflejar el
porcentaje de graduados de un periodo determinado que se encuentran vinculados al mercado
laboral de manera en un esquema formal o se encuentran adelantando estudios de maestría o
doctorado un año después con respecto a la totalidad de graduados en el periodo inicial.
Fuente de información: Observatorio Laboral para la Educación 2018 y SNIES; corte de los datos
octubre de 2017.
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 SCOPUS8. 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).
8 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.
Apropiación Social del Conocimiento9
La apropiación social del conocimiento corresponde a los productos de apropiación social del
conocimiento (participación Ciudadana en CTel, las estrategias pedagógicas para el fomento de
la CTel, la comunicación social del conocimiento, la circulación de conocimiento especializado y
los reconocimientos) registrados por los grupos de investigación en la convocatoria 781 de
Colciencias ponderados por el peso global asignado por Colciciencias a cada categoría de
producción, divididos por la planta docente en tiempos equivalentes en 2017-1. En las fichas
también se presentarán los resultados en escala logarítmica.
Fuente de información: COLCIENCIAS 2018; corte de los datos febrero de 2018.
Nuevo Conocimiento y Desarrollo Tecnológico e Innovación
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 781 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 productos10 y divididos por la planta
docente en tiempos completos equivalentes en 2017 - I. En las fichas también se presentarán los
resultados en escala logarítmica.
Fuente de información: COLCIENCIAS 2018; corte de los datos febrero de 2018
Citaciones11
El valor de citaciones corresponde a la cantidad de referencias entre 2009-2016 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.
9 En las fichas no se reportan datos para las IES que tienen menos de 10 artículos en ISI- WoS o en SCOPUS. 11 En las fichas no se reportan datos para las IES que tienen menos de 10 artículos en ISI- WoS o en SCOPUS.
Fuente de la información: Observatorio de Ciencia y Tecnología 2016
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; 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 781 de 2017.
Fuente de información: COLCIENCIAS 2018; corte de los datos febrero de 2018
Formación del Recurso Humano
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. En las fichas también se presentarán los resultados en escala logarítmica.
Fuente de información: COLCIENCIAS 2018; corte de los datos febrero de 2018
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: mayo de 2018
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.12
Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES). Corte: mayo de 2018
12 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.
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 es el resultado de calcular el promedio simple del puntaje de los estudiantes
de los programas académicos de administración en el módulo. Esta prueba tiene como propósito
evaluar la competencia para comunicarse de manera efectiva en inglés de acuerdo a los
parámetros del Marco Común Europeo; este modelo permite clasificar a los estudiantes en 5
niveles de desempeño: -A1, A1, B1, y B2, de acuerdo con sus habilidades comunicativas de lectura
y uso del lenguaje.
Es importante resaltar que las competencias a nivel de inglés están influenciadas por factores
ajenos a la IES a la que asista el estudiante, incluyendo la educación básica y primaria el entorno
familiar y formación previa en el idioma; no obstante, el componente en inglés suministrado por
las IES es un factor relevante en la formación en idiomas y debería tener influencias significativas
sobre el puntaje (ICFES, 2017).
En adición al indicador, se muestra en los resultados la proporción de estudiantes en cada grupo
de referencia en Saber Pro y su desempeño en Saber 11.
Fuente de información: ICFES 2018; corte de los datos mayo de 2018
Movilidad Docente
Medir la proporción de docentes que realizan movilidad internacional entrante o saliente.
Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES). Corte: mayo de 2018.
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: mayo de 2018
Coautorías Internacionales 13
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 2016 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
13 En las fichas no se reportan datos para las IES que tienen menos de 10 artículos en ISI- WoS o en SCOPUS.
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 factores 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 información: Sistema para la Prevención de la Deserción de la Educación Superior
(SPADIES) 2017; corte de los datos: noviembre de 201614.
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).
14 La información de SPADIES será actualizada tan pronto y como se terminen de hacer los ajustes en la plataforma, la
fecha estimada de la publicación de los datos de SPADIES es octubre de 2018
Fuente de información: Sistema para la Prevención de la Deserción de la Educación Superior
(SPADIES) 2017; corte de los datos: noviembre de 2016.15
RETOS Y PERSPECTIVAS
El modelo construido es una aproximación a la medición de desempeño de las instituciones de
educación superior en el país que, si bien muestra información cuantitativa con respecto a las
mismas, no otorga una visión completa del Sistema y por ende algunos de sus indicadores deben
interpretados con cautela; por esta razón, es necesario que el modelo tenga un proceso de
retroalimentación constante, que propenda por la mejora del mismo y que se potencie a través
del mejoramiento en la cultura de reporte de información por parte de las instituciones de
educación superior.
Dentro de los retos existentes, se destaca como ha sido sugerido en versiones anteriores del MIDE
Universitario, separar las maestrías de investigación y profundización en enfoques diferentes para
generar un mayor grado de comparabilidad entre las instituciones incluidas dentro de cada
enfoque. Adicionalmente se hace importante revisar los puntos de corte establecidos para los
enfoques de doctorado y de maestría, para que de esta manera se logre una mayor
comparabilidad entre programas de pregrado similares.
El segundo reto, responde a la necesidad de realizar estudios complementarios que permitan
identificar las características de entrada de los estudiantes en cada uno de las instituciones y a su
vez el impacto que estas tienen a nivel regional y en términos de la generación de ingresos. Este
tipo de análisis puede arrojar nuevas recomendaciones sobre la forma en cómo se pueden
mejorar los procesos institucionales para responder de una mejor manera a las necesidades de
mercado laboral.
En tercer lugar, es importante generar estrategias que permitan identificar de una mejor manera
el estado de ocupación de los egresados de las Instituciones de Educación Superior, para de esta
manera poder identificar aquellos que se encuentran adelantando estudios de posgrado en el
exterior o que se encuentran desarrollados procesos de emprendimiento, lo cual da cuenta de
un estado de ocupación.
Como parte de la dimensión de bienestar, es necesario contar con una mayor cantidad de
información que permita construir indicadores que reflejen los esfuerzos realizados por las
instituciones en cuánto a bienestar y a formación integral, considerando aspectos que van más
allá de la permanencia como lo son la infraestructura, la cultura institucional y ciudadana, la
promoción de la salud y el autocuidado, la promoción de las actividades culturales y artísticas y
15 La información de SPADIES será actualizada tan pronto y como se terminen de hacer los ajustes en la plataforma,
la fecha estimada de la publicación de los datos de SPADIES es octubre de 2018
la promoción de la actividad física, el deporte y la recreación (Dirección de Fomento a la
Educación Superior, 2018).
Finalmente, en cuanto a coautorías y citaciones, sigue siendo necesario revisar las citaciones de
acuerdo al área de conocimiento (ejercicio en el que se ha comenzado a avanzar con el MIDE
administración), así como también evaluar la manera de presentar coautorías de acuerdo a una
fracción más que a un conteo; mientras que en términos de internacionalización, es importante
medir los esfuerzos por revisar de una manera cuantitativa los esfuerzos que realizan las IES por
incluir los procesos de internacionalización en el currículo de los programas académicos para de
esta manera dar un mayor alcance al análisis del ejercicio de dicha función sustantiva.
REFERENCIAS
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No. 15.
Wasserman, M. (24 de julio de 2015). ¿Qué mide el MIDE? El Tiempo.
ANEXO 1 – Hojas de Vida de los Indicadores
1. Nombre del indicador: Valor Agregado de Razonamiento Cuantitativo
2. Periodo de referencia: Saber Pro 2017 y Saber 11 2007 – 2016
3. Fecha de corte de la información: Junio 2018
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 2017-1 y saber 11 en el periodo 2007-2016.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[𝛽0 + 𝛽1𝑀𝑎𝑡𝑖𝑗 + 𝛽2𝐿𝑒𝑛𝑔𝑖𝑗 + 𝛽3𝑄𝑢𝑖𝑚𝑖𝑗 + 𝛽4𝑐𝑖𝑒𝑛𝑠𝑜𝑐𝑖𝑖𝑗 + 𝛽5𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝐻𝑜𝑔𝑎𝑟𝑖𝑗 + 𝛽6𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑀𝑎𝑑𝑟𝑒𝑖𝑗
+ 𝛾𝑗𝜎2]
Donde 𝑌𝑖𝑗 es el resultado de Saber Pro en Razonamiento Cuantitativo para el individuo i. Se asume además
que 𝑌𝑖𝑗~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 DOCTORAL:(51.6 - 69.8)
ENFOQUE MAESTRÍA: (36.08 - 52.15)
ENFOQUE ESPECIALIZADAS: (29.61-47.36)
ENFOQUE I_2_4: (33.69 - 67.3)
ENFOQUE U_5_8: (21.46 - 40)
ENFOQUE I_5_8: (32.07 - 48.22
ENFOQUE U_2_4: (40.16-57.79)
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: Saber Pro 2017 y Saber 11 2007 – 2016
3. Fecha de corte de la información: Junio 2018
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 2017-1 y saber 11 en el periodo 2007-2016.
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[𝛽0 + 𝛽1𝑀𝑎𝑡𝑖𝑗 + 𝛽2𝐿𝑒𝑛𝑔𝑖𝑗 + 𝛽3𝑄𝑢𝑖𝑚𝑖𝑗 + 𝛽4𝑐𝑖𝑒𝑛𝑠𝑜𝑐𝑖𝑖𝑗 + 𝛽5𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝐻𝑜𝑔𝑎𝑟𝑖𝑗 + 𝛽6𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑀𝑎𝑑𝑟𝑒𝑖𝑗
+ 𝛾𝑗𝜎2]
Donde 𝑌𝑖𝑗 es el resultado de Saber Pro en Lectura Crítica para el individuo i. Se asume además que
𝑌𝑖𝑗~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_LECTURA_CRITICA_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 DOCTORAL: (45.88 - 59.54)
ENFOQUE MAESTRÍA: (22.51 - 40.64)
ENFOQUE ESPECIALIZADAS: (13.66 - 35.62)
ENFOQUE I_2_4: (22.46 - 42.83)
ENFOQUE U_5_8: (21.92 - 34.08)
ENFOQUE I_5_8: (19.38 - 33.89)
ENFOQUE U_2_4: (19.95 - 33.62)
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: 2017
3. Fecha de corte de la información: Abril 2018
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, 2017).
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Razonamiento Cuantitativo.
𝑅𝐶 =∑ (Puntaje_𝐸𝑠𝑡𝑛)×(PromedioPrueba)𝑁
𝑛=1
𝑁
Donde:
𝑷𝒖𝒏𝒕𝒂𝒋𝒆_ 𝑬𝒔𝒕𝒏 = Puntaje de la prueba de razonamiento cuantitativo en el año 2017 de los estudiantes de pregrado
universitario de la IES que presentaron la prueba.
𝑷𝒓𝒐𝒎𝒆𝒅𝒊𝒐𝑷𝒓𝒖𝒆𝒃𝒂 = Promedio de la prueba de razonamiento cuantitativo en el año 2017 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 2017.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/resultados-agregados-2017
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: MODULO-GRUPOREF-INSTITUCION se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN, NOMBRE_MODULO (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. (118.36) – Valor máx. (191.78)
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: 2017
3. Fecha de corte de la información: Abril 2018
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,2017)
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Lectura Crítica.
𝐿𝐶 =∑ (Puntaje_𝐸𝑠𝑡𝑛)×(PromedioPrueba)𝑁
𝑛=1
𝑁
Donde:
𝑷𝒖𝒏𝒕𝒂𝒋𝒆_ 𝑬𝒔𝒕𝒏 = Puntaje de la prueba de lectura crítica en el año 2017 de los estudiantes de pregrado universitario
de la IES que presentaron la prueba.
𝑷𝒓𝒐𝒎𝒆𝒅𝒊𝒐𝑷𝒓𝒖𝒆𝒃𝒂 = Promedio de la prueba de lectura crítica en el año 2017 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 2017.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/resultados-agregados-2017
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: MODULO-GRUPOREF-INSTITUCION se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN, NOMBRE_MODULO (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. (120.19) – Valor máx. (188.54)
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: 2017
3. Fecha de corte de la información: Abril 2018
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 (ICFES,2017).
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Comunicación escrita.
𝐶𝐸 =∑ (Puntaje_𝐸𝑠𝑡𝑛)×(PromedioPrueba)𝑁
𝑛=1
𝑁
Donde:
𝑷𝒖𝒏𝒕𝒂𝒋𝒆_ 𝑬𝒔𝒕𝒏 = Puntaje de la prueba de comunicación escrita en el año 2017 de los estudiantes de pregrado
universitario de la IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el núcleo básico
de conocimiento de SNIES.
𝑷𝒓𝒐𝒎𝒆𝒅𝒊𝒐𝑷𝒓𝒖𝒆𝒃𝒂 = Promedio de la prueba de comunicación escrita en el año 2017 de los estudiantes de
pregrado universitario de la IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el
núcleo básico de conocimiento de SNIES.
N = Número de estudiantes de pregrado universitario que presentaron la prueba en 2017.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/resultados-agregados-2017
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: MODULO-GRUPOREF-INSTITUCION se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN, NOMBRE_MODULO (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. (124) – Valor máx. (188.54)
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: 2017
3. Fecha de corte de la información: Abril 2018
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,2017).
6. Consideraciones metodológicas
Promedio simple del puntaje de los estudiantes de la IES en el componente Competencias Ciudadanas
𝐶𝐶 =∑ (Puntaje_𝐸𝑠𝑡𝑛)×(PromedioPrueba)𝑁
𝑛=1
𝑁
Donde:
𝑷𝒖𝒏𝒕𝒂𝒋𝒆_ 𝑬𝒔𝒕𝒏 = Puntaje de la prueba de competencias ciudadanas en el año 2017 de los estudiantes de pregrado
universitario de la IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el núcleo básico
de conocimiento de SNIES.
𝑷𝒓𝒐𝒎𝒆𝒅𝒊𝒐𝑷𝒓𝒖𝒆𝒃𝒂 = Promedio de la prueba de competencias ciudadanas en el año 2017 de los estudiantes de
pregrado universitario de la IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el
núcleo básico de conocimiento de SNIES.
N = Número de estudiantes de pregrado universitario que presentaron la prueba en 2017.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/resultados-agregados-2017
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: MODULO-GRUPOREF-INSTITUCION se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN, NOMBRE_MODULO (Competencias Ciudadanas).
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. (85) – Valor máx. (177.02)
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: Indicador Regional de Empleabilidad
2. Periodo de referencia: 2016
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 2016 de los graduados de una IES en 2015, con la tasa de
vinculación en 2016 de los graduados en 2015 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.
𝐼. 𝑅𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐸𝑚𝑝𝑙𝑒𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 =
∑ (𝑉𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠𝐼𝐸𝑆𝑑,𝑡) ∗ (𝑉𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠𝐼𝐸𝑆𝑑,𝑡
𝐺𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠𝐼𝐸𝑆𝑑,𝑡−1/
𝑉𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠𝑑,𝑡
𝐺𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠𝑑,𝑡−1)𝐷
𝑑=1
𝑉𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠𝐼𝐸𝑆𝑡
Donde:
{1, 2,…, d,…, D} son los departamentos del país y Bogotá.
𝑽𝒊𝒏𝒄𝒖𝒍𝒂𝒅𝒐𝒔𝑰𝑬𝑺𝒅,𝒕= cantidad total de personas, del departamento d, que están vinculadas al mercado laboral en
2016* y que se graduaron de la institución en 2015.
𝑮𝒓𝒂𝒅𝒖𝒂𝒅𝒐𝒔𝑰𝑬𝑺𝒅,𝒕−𝟏= cantidad total de personas, del departamento d, que se graduaron en 2015 de la institución.
𝑽𝒊𝒏𝒄𝒖𝒍𝒂𝒅𝒐𝒔𝒅,𝒕 = cantidad total de personas, del departamento d, que están vinculadas al mercado laboral en 2016*
y que se graduaron en 2015.
𝑮𝒓𝒂𝒅𝒖𝒂𝒅𝒐𝒔𝒅,𝒕−𝟏 = cantidad total de personas, del departamento d, que se graduaron en 2015. Se utiliza el mismo
departamento de referencia utilizado para la variable 𝑉𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠𝑑,𝑡.
𝑽𝒊𝒏𝒄𝒖𝒍𝒂𝒅𝒐𝒔𝑰𝑬𝑺𝒕 =cantidad total de estudiantes vinculados al mercado laboral en 2016* 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 2016- 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) – Valor máx. (1.29)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los graduados de programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Tasa de ocupación
2. Periodo de referencia: 2016
3. Fecha de corte de la información: Noviembre 2016
4. Fuente de la información: OLE y SNIES
5. Objetivo:
En cuanto a los graduados de una institución en 2015, medir la relación entre la cantidad de graduados del periodo
2016 que se encuentran realizando una maestría, doctorado, o que se encuentran vinculados al sector formal y la
totalidad de los graduados en ese periodo.
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.
𝑇𝑂 =𝑽𝒊𝒏𝒄𝒖𝒍𝒂𝒅𝒐𝒔𝑰𝑬𝑺
𝑮𝒓𝒂𝒅𝒖𝒂𝒅𝒐𝒔𝑰𝑬𝑺
Donde:
𝑽𝒊𝒏𝒄𝒖𝒍𝒂𝒅𝒐𝒔𝑰𝑬𝑺 = cantidad total de personas que están vinculadas al mercado laboral en 2016*, o que se
encuentran matriculados a un programa de maestría o doctorado en el 2016 y que se graduaron de la institución en
2015.
𝑮𝒓𝒂𝒅𝒖𝒂𝒅𝒐𝒔𝑰𝑬𝑺 = cantidad total de personas, del departamento d, que se graduaron en 2015 de la institución.
7. Cómo generar el indicador
El indicador se construye con bases internas del Ministerio de Educación Nacional, por lo tanto no se puede replicar.
8. Rango de los resultados Valor min. (0.52) – Valor máx. (1)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los graduados de programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Apropiación Social del Conocimiento
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Febrero de 2018
4. Fuente de la información: COLCIENCIAS – SNIES
5. Objetivo:
Se entiende como un proceso y práctica social de construcción colectiva de conocimiento, cuyos integrantes pueden
ser individuos, organizaciones y comunidades, que se involucran en interacciones tendientes a intercambiar saberes y
experiencias.
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.
𝐴𝑆𝐶 = 𝐴𝑝𝑟𝑜𝑝𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑆𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝐶𝑜𝑛𝑜𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑒𝑛 𝐶𝑇𝑒𝐼 (𝑝𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑐𝑖ó𝑛)
𝑁𝑜. 𝐷𝑂𝐶𝐸𝑁𝑇𝐸𝑆 𝑇𝐶𝐸/100
Donde:
𝑨𝒑𝒓𝒐𝒑𝒊𝒂𝒄𝒊ó𝒏 𝑺𝒐𝒄𝒊𝒂𝒍 𝒅𝒆𝒍 𝑪𝒐𝒏𝒐𝒄𝒊𝒎𝒊𝒆𝒏𝒕𝒐 𝒆𝒏 𝑪𝑻𝒆𝑰 (𝒑𝒐𝒓 𝒊𝒏𝒔𝒕𝒊𝒕𝒖𝒄𝒊ó𝒏)= 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.
𝑵𝒐. 𝑫𝑶𝑪𝑬𝑵𝑻𝑬𝑺 𝑻𝑪𝑬 = número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución
para el 2017-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 781 de 2017) 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 2017-I
8. Rango de los resultados Valor min. (9.97 ∗ 10−6) – Valor máx. (0.1)
9. No incluye
No se incluyen los productos distintos a los avalados en la convocatoria 781 de Colciencias.
En caso de que una institución cuente con menos de 10 docentes en TCE, no se calcula este indicador.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Se presenta adicional una representación gráfica en escala logarítmica, con el fin de caracterizar el sistema.
1. Nombre del indicador: Citaciones
2. Periodo de referencia: 2009 – 2016
3. Fecha de corte de la información: Junio 2018
4. Fuente de la información: OCyT
5. Objetivo:
Medir el impacto de la producción de 2009 a 2016, 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.
𝐶𝑖𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 =𝑁𝑜. 𝐶𝑖𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 (𝐼𝑆𝐼 𝑜 𝑆𝐶𝑂𝑃𝑈𝑆)
𝑁𝑜. 𝐴𝑟𝑡í𝑐𝑢𝑙𝑜𝑠 (𝐼𝑆𝐼 𝑜 𝑆𝐶𝑂𝑃𝑈𝑆)
Donde:
No. Citaciones= 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 2016. Para el cálculo se escoge el número de citaciones más alto
reportado, ya sea en ISI o en SCOPUS.
No. Artículos = número de artículos de cada institución en ISI y SCOPUS en el periodo 2009-2016.
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 2016
2. Se divide en el número de artículos entre 2009 a 2016
8. Rango de los resultados Valor min WOS. (0) – Valor máx WOS. (22.76)
Valor min SCOPUS. (0) – Valor máx SCOPUS. (13.39)
9. No incluye
No se incluyen los productos distintos a los avalados en la convocatoria 781 de Colciencias.
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: Nuevo conocimiento y desarrollo tecnológico
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Febrero de 2018
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.
𝑁𝐶 =𝑁𝑢𝑒𝑣𝑜 𝐶𝑜𝑛𝑜𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑦 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑟𝑟𝑜𝑙𝑙𝑜 𝑇𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙ó𝑔𝑖𝑐𝑜 (𝑃𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑐𝑖ó𝑛)
𝑁𝑜. 𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑇𝐶𝐸/100
Donde:
Nuevo Conocimiento y Desarrollo Tecnológico (Por institución)= Se calcula de acuerdo con el 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.
No. Docentes TCE = número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución para
el 2017-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:
3. Realizar la sumatoria del peso global (ver TR de la convocatoria 781 de 2017) por la cantidad de productos
de la institución de educación superior para los productos TOP, A y B.
4. Encontrar los valores máximos entre las instituciones de los productos TOP, A y B.
5. Dividir el puntaje de cada IES (punto 1) por el máximo valor de cada tipo.
6. 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.
7. Dividir este puntaje de cada institución entre los docentes en tiempo completo equivalente vinculados a la
institución en 2017-I
8. Rango de los resultados Valor min. (0) – Valor máx. (0.004)
9. No incluye
No se incluyen los productos distintos a los avalados en la convocatoria 781 de Colciencias.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Formación del Recurso Humano para la CTeI
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Febrero de 2018
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.
𝐹𝑅𝐻 =𝐹𝑜𝑟𝑚𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑐𝑢𝑟𝑠𝑜 ℎ𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑎 𝐶𝑇𝑒𝐼(𝑃𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑐𝑖ó𝑛)
𝑁𝑜. 𝐷𝑜𝑐𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑇𝐶𝐸/100
Donde:
Formación de recurso humano para la CTeI(Por institución) = Producto de formación del recurso humano para
CTeI, a saber: Apoyo creación de cursos de formación (capacitación de investigadores, innovadores, emprendedores),
Apoyo a programas, Proyecto de extensión y responsabilidad social en CTeI y Proyecto de investigación, desarrollo
tecnológico o innovación.
No, Doccente TCE = número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución para el
2017-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 781 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 2017-I
8. Rango de los resultados Valor min. (1.34 ∗ 10−5) – Valor máx. (0.005)
9. No incluye
No se incluyen los productos distintos a los avalados en la convocatoria 781 de Colciencias.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
Se presenta adicional una representación gráfica en escala logarítmica, con el fin de caracterizar el sistema.
1. Nombre del indicador: Investigadores
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Febrero de 2018
4. Fuente de la información: COLCIENCIAS – SNIES
5. Objetivo:
Medir la relación entre los investigadores senior, asociados y junior registrados en la convocatoria 781 de 2017 con
respecto al número de docentes de la institución
6. Consideraciones metodológicas
Cantidad de investigadores reconocidos por COLCIENCIAS en la convocatoria 781 de 2017 divididos por la planta
docente en tiempos completos equivalentes.
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑑𝑜𝑟𝑒𝑠 = 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑑𝑜𝑟𝑒𝑠 𝐶𝑜𝑙𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑠
𝑁𝑜. 𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑇𝐶𝐸
Donde:
𝑰𝒏𝒗𝒆𝒔𝒕𝒊𝒈𝒂𝒅𝒐𝒓𝒆𝒔 𝑪𝒐𝒍𝒄𝒊𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂𝒔 = suma de los investigadores sénior, asociado y junior de Colciencias.
No. Docentes TCE = número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución para
el 2017-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. Dividir el resultado anterior por cada institución entre los docentes en tiempo completo equivalente
vinculados a la institución en 2017-I.
8. Rango de los resultados Valor min. (0.009) – Valor máx. (0.75)
9. No incluye
No se incluyen investigadores distintos a los avalados en la convocatoria 781 de Colciencias.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Relación docente alumno
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Febrero de 2018
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 planta docente en tiempo completo equivalente, por cada 100 estudiantes.
𝑅𝐷𝐴 =𝑁𝑜. 𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑇𝐶𝐸
𝑁𝑜. 𝐸𝑠𝑡𝐼𝐸𝑆×100
Donde:
𝑵𝒐. 𝑬𝒔𝒕𝑰𝑬𝑺 = número de estudiantes de pregrado técnico profesional y tecnológico inscritos en la institución
para el primer semestre de 2017.
No. Docentes TCE = número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución
para el 2017-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 información2017 y matriculados información2017.
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 técnico
profesional y tecnológico (Paso 3).
8. Rango de los resultados Valor min. (0) – Valor máx. (0.27)
9. No incluye
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
1. Nombre del indicador: Docentes con Posgrado
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Febrero 2018
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.
𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 =𝑁𝑜. 𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠𝑃𝑜𝑠𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑇𝐶𝐸
𝑁𝑜. 𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑇𝐶𝐸
Donde:
𝑵𝒐. 𝑫𝒐𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆𝒔𝑷𝒐𝒔𝒈𝒓𝒂𝒅𝒐 𝑻𝑪𝑬 = 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.
𝑵𝒐. 𝑫𝒐𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆𝒔 𝑻𝑪𝑬 = número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la
institución para el 2017-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 información2017
2. 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. 3. Sumar los TCE de los docentes con maestría y los TCE de los profesores con doctorado por institución
4. 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. (0.21) – Valor máx. (2.94)
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: 2017
3. Fecha de corte de la información: Abril 2018
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 Inglés:
I =∑ (Puntaje_𝐸𝑠𝑡𝑛)×(PromedioPrueba)𝑁
𝑛=1
𝑁
Donde:
𝑷𝒖𝒏𝒕𝒂𝒋𝒆_ 𝑬𝒔𝒕𝒏 = Puntaje de la prueba de inglés en el año 2017 de los estudiantes de pregrado universitario de la
IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el núcleo básico de conocimiento
de SNIES.
𝑷𝒓𝒐𝒎𝒆𝒅𝒊𝒐𝑷𝒓𝒖𝒆𝒃𝒂 = Promedio de la prueba de inglés en el año 2017 de los estudiantes de pregrado
universitario de la IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el núcleo básico
de conocimiento de SNIES.
N = Número de estudiantes de pregrado universitario que presentaron la prueba en 2017.
7. Cómo generar el indicador
1. Ingresar a la página principal del ICFES: http://www.icfes.gov.co/instituciones-educativas-y-
secretarias/saber-pro/resultados-agregados/resultados-agregados-2017
2. Descargar la base de resultados agregados de Saber Pro en los módulos de competencias genéricas.
3. En la tercera hoja del archivo de excel: MODULO-GRUPOREF-INST-PROGRAMA se debe filtrar por:
INSTITUCIÓN, NOMBRE_MODULO (Inglés), GRUPO_REFERENCIA (Administración y afines) y
PROGRAMA_ACADEMICO.
4. Con las columnas TOTAL_EVALGRUPO_INSTPROGRAMA y PROMEDIO_PUNTAJEPRUEBA 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 columnaTOTAL_EVALGRUPO_INSTPROGRAMA.
8. Rango de los resultados Valor min. (120.15) – Valor máx. (211)
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: Movilidad Docente
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Abril 2018
4. Fuente de la información: SNIES
5. Objetivo:
Medir el número de procesos de internacionalización de docentes de la institución.
6. Consideraciones metodológicas
Número de movilidades docentes, ya sea de docentes que visitan la institución o docentes de la institución que
realizan actividades académicas en el exterior, dividido por cada 100 docentes en tiempo completo equivalente de la
institución.
MD =𝑁𝑜. 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑀𝑜𝑣𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒
𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑇𝐶𝐸×100
Donde:
𝑵𝒐. 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒄𝒆𝒔𝒐𝒔 𝒅𝒆 𝑴𝒐𝒗𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅 𝒅𝒐𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆 = El número de registros en movilidad en SNIES que evidencian
el tiempo de permanencia en la institución nacional o extranjera.
𝑫𝒐𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆𝒔 𝑻𝑪𝑬 = número de docentes en Tiempo Completo Equivalente (TCE) vinculados en la institución
para el 2017-I.
7. Cómo generar el indicador
A partir de la base de datos de movilidad:
1. Filtrar por año 2017, semestre 1.
2. Filtrar por código SNIES la institución, y días de movilidad diferentes a 0 o NA.
3. Contar el número de registros.
4. Dividir en Docentes en TCE.
8. Rango de los resultados Valor min. (0.005) – Valor máx. (1.61)
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: Movilidad Estudiante
2. Periodo de referencia: 2017
3. Fecha de corte de la información: Abril 2018
4. Fuente de la información: SNIES
5. Objetivo:
Medir el número de procesos de internacionalización de estudiantes de la institución.
6. Consideraciones metodológicas
Número de movilidades estudiantiles, ya sea de estudiantes que visitan la institución o estudiantes de la institución
que realizan actividades académicas en el exterior, dividido por la matrícula de la institución. Se ponderan 1 por
procesos menores a 90 días y dos los procesos mayores a 90 días:
ME = 𝑀𝑜𝑣𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐸𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒 (< 𝑎 90 𝑑í𝑎𝑠) + 2 ∗ 𝑀𝑜𝑣𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐸𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒 (> 𝑎 90 𝑑í𝑎𝑠)
𝑁𝑜. 𝐸𝑠𝑡𝐼𝐸𝑆
Donde:
𝑴𝒐𝒗𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅 𝑬𝒔𝒕𝒖𝒅𝒊𝒂𝒏𝒕𝒆 (< 𝒂 𝟗𝟎 𝒅í𝒂𝒔) = El número de registros en movilidad en SNIES que evidencian el
tiempo de permanencia en la institución nacional o extranjera dado, menor a 90 días.
𝑴𝒐𝒗𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅 𝑬𝒔𝒕𝒖𝒅𝒊𝒂𝒏𝒕𝒆 (> 𝒂 𝟗𝟎 𝒅í𝒂𝒔) = El número de registros en movilidad en SNIES que evidencian el
tiempo de permanencia en la institución nacional o extranjera dado, mayor a 90 días.
N = número de estudiantes de pregrado universitario matriculados en la institución para el primer semestre de
2017.
7. Cómo generar el indicador
A partir de la base de datos de movilidad:
1. Filtrar por año 2017, semestre 1.
2. Filtrar por código SNIES la institución, y días de movilidad diferentes a 0 o NA.
3. Contar el número de registros en ambas categorías.
4. Dividir en el número de estudiantes de pregrado en el primer periodo de 2017.
8. Rango de los resultados Valor min. (0.02) – Valor máx. (3.15)
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 ISI
2. Periodo de referencia: 2009 – 2016
3. Fecha de corte de la información: Febrero 2018
4. Fuente de la información: OCyT
5. Objetivo:
Medir el número de coautorías registradas en las bases de datos de ISI.
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.
CI =𝑁𝑜. 𝐶𝑜𝑎𝑢𝑡𝑜𝑟í𝑎𝑠 (𝐼𝑆𝐼)
𝑁𝑜. 𝐴𝑟𝑡í𝑐𝑢𝑙𝑜𝑠 (𝐼𝑆𝐼)
Donde:
𝑵𝒐. 𝑪𝒐𝒂𝒖𝒕𝒐𝒓í𝒂𝒔 = Puntaje de la prueba de inglés en el año 2017 de los estudiantes de pregrado
universitario de la IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el núcleo básico
de conocimiento de SNIES.
𝑵𝒐. 𝑨𝒓𝒕í𝒄𝒖𝒍𝒐𝒔 = Numero de artículos de cada institución en ISI en el periodo 2009-2016.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos provenientes de ISI:
1. Se calcula la cantidad de coautorías en el periodo 2009 a 2016.
2. Se divide en el número de artículos entre 2009 a 2016.
8. Rango de los resultados Valor min ISI (0) – Valor máx ISI (2)
Valor min ISI (0) – Valor máx ISI (2)
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 SCOPUS
2. Periodo de referencia: 2009 – 2016
3. Fecha de corte de la información: Febrero 2018
4. Fuente de la información: OCyT
5. Objetivo:
Medir el número de coautorías registradas en las bases de datos de 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.
CI =𝑁𝑜. 𝐶𝑜𝑎𝑢𝑡𝑜𝑟í𝑎𝑠 (𝑆𝐶𝑂𝑃𝑈𝑆)
𝑁𝑜. 𝐴𝑟𝑡í𝑐𝑢𝑙𝑜𝑠 (𝑆𝐶𝑂𝑃𝑈𝑆)
Donde:
𝑵𝒐. 𝑪𝒐𝒂𝒖𝒕𝒐𝒓í𝒂𝒔 = Puntaje de la prueba de inglés en el año 2017 de los estudiantes de pregrado
universitario de la IES que presentaron la prueba, correspondientes a los programas incluidos en el núcleo básico
de conocimiento de SNIES.
𝑵𝒐. 𝑨𝒓𝒕í𝒄𝒖𝒍𝒐𝒔 = Numero de artículos de cada institución en SCOPUS en el periodo 2009-2016.
7. Cómo generar el indicador
Con los datos provenientes de SCOPUS:
1. Se calcula la cantidad de coautorías en el periodo 2009 a 2016.
2. Se divide en el número de artículos entre 2009 a 2016.
8. Rango de los resultados Valor min SCOPUS. (0) – Valor máx SCOPUS (2)
Valor min SCOPUS. (0) – Valor máx SCOPUS (2)
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: 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 semestre de la carrera.
6. Consideraciones metodológicas
Porcentaje de estudiantes que terminan su carrera en el sexto semestre.
𝑇. 𝐺𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑐𝑖ó𝑛 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. 2. Hacer click en grado por cohorte
3. 3. Hacer click en Exportación para descargar la base en Excel.
8. Rango de los resultados Valor min. (0) – Valor máx. (0.89)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes de programas técnico profesionales y 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.
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.
𝑃𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 = 1 − 𝑑𝑒𝑠𝑒𝑟𝑐𝑖ó𝑛
Donde:
𝑑𝑒𝑠𝑒𝑟𝑐𝑖ó𝑛 = 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. (0.97)
9. No incluye
No se incluyen en los cálculos los estudiantes de programas técnico profesionales y tecnológicos.
10. Distribución de los datos
11. Observaciones
3. 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.
4. El corte de los datos descargados en la página no coincide con el utilizado en el cálculo del MIDE.