Más allá de los resultados cognitivos: Las habilidades socioemocionales de los estudiantes de educación superior en Colombia

Por Darwin Cortés[1]

Hoy día cada vez hay más evidencia sobre el rol de la educación en la formación de habilidades socioemocionales, y de la relación entre estas habilidades y buenos desempeños en diferentes variables de resultado en la vida adulta.

Sobre educación superior, los trabajos pioneros en Estados Unidos elaborados por Heckman y sus coautores (e.g.  Heckman et al., 2001 y Heckman et al. 2014) muestran que las pruebas de rendimiento académico no son muy  buenas predictores de variables de resultado que ocurren después en la vida (ingresos, oportunidades de empleo, salud, etc.). En consecuencia, los test de rendimiento solo capturan parte de la película y basar la política educativa exclusivamente en este tipo de test puede ser peligroso en tanto que deja de lado muchas otras habilidades que se necesitan para llevar una vida exitosa.

Con este marco de referencia comenzamos un proyecto de investigación que en sus primeras etapas es de carácter exploratorio y descriptivo.  En este trabajo medimos diferentes habilidades socioemocionales de estudiantes de carreras profesionales, técnicas y tecnológicas, que están terminando sus estudios superiores. La muestra es representativa a nivel nacional.

En la Tabla 1 se presentan los resultados iniciales con respecto a la perseverancia (grit) y autoeficacia para el trabajo. La perseverancia (grit) la entendemos como la capacidad por hacer esfuerzos sostenidos para lograr objetivos de largo plazo (Duckworth, 2016). La autoeficacia para el trabajo es la creencia que tienen los individuos sobre sus capacidades para hacer frente a diferentes situaciones o retos, organizando y ejecutando las tareas o acciones necesarias en el trabajo (Bandura, 1987). Las medidas son variables latentes calculadas usando análisis factorial a partir de preguntas autorreportadas. Estas medidas están estandarizadas (media igual a cero y varianza igual a uno).

Tabla 1. Resultados

VARIABLES Perseverancia Perseverancia Perseverancia Autoeficacia Autoeficacia Autoeficacia
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
         
Carrera profesional=1 0.140*** 0.0369 0.0114 0.157*** 0.0729* 0.0478
(0.0203) (0.0323) (0.0323) (0.0273) (0.0423) (0.0425)
STEM=1 -0.00355 0.00735 0.0215 -0.0222 -0.00790 0.00608
(0.0163) (0.0163) (0.0163) (0.0230) (0.0230) (0.0231)
Género (Hombre=1) -0.0225 -0.0235 -0.0159 0.0559*** 0.0396* 0.0471**
(0.0153) (0.0153) (0.0152) (0.0212) (0.0214) (0.0214)
Naturaleza IES (Pública=1) -0.0941*** -0.0867*** -0.0741*** -0.118*** -0.110*** -0.0981***
(0.0156) (0.0179) (0.0178) (0.0220) (0.0257) (0.0257)
Observaciones 5,574 5,573 5,573 5,574 5,573 5,573
R Cuadrado 0.033 0.043 0.053 0.019 0.026 0.031
Efectos fijos de región
Características del colegio
Características de la IES
Características socioeconómicas
Puesto SABER 11
Errores estándar robustos entre paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nota 1: Los modelos están estimados con ponderadores IPW que balancean los observables entre la muestra y la población.
Nota 2: La características del colegio incluyen, la naturaleza del colegio, la ubicación (zona urbana o rural), calendario y jornada del colegio donde el estudiante realizo sus estudios de educación secundaria. Las características de la IES incluyen, carácter y ubicación de la institución. Finalmente, las características socioeconómicas incluyen el estrato del hogar, el número de personas por cuarto en el hogar (hacinamiento del hogar).

 

Todas las especificaciones incluyen efectos fijos de región. Luego se introducen controles de características del colegio (naturaleza, zona, calendario y jornada), características de las Instituciones de Educación Superior –IES– (carácter y ubicación) y características socioeconómicas del hogar (estrato y hacinamiento). En la última especificación (columnas 3 y 6), también se incluye el puesto que ocupó la persona en el SABER11.

Evidentemente los resultados de la Tabla 1 son solo correlaciones y no identifican efectos causales. Sin embargo, hay varios hechos que vale la pena destacar. En primer lugar, en las especificaciones sin los controles institucionales y del hogar (columnas 1 y 4) los estudiantes de carreras profesionales parecen tener mayores niveles de perseverancia y autoeficacia comparados con sus pares de carreras técnicas y tecnológicas. Sin embargo, a medida que se introducen estos controles y finalmente los resultados en SABER11, estas diferencias desaparecen.

En segundo lugar, los estudiantes de carreras STEM no tienen diferencias significativas con los estudiantes de otras carreras en estas habilidades. En tercer lugar, no hay diferencias apreciables entre hombres y mujeres con respecto a perseverancia, pero si con respecto a autoeficacia.

Aún más interesante, existen diferencias importantes entre estudiantes de IES públicas y privadas. Los estudiantes de IES privadas muestran niveles más altos de perseverancia y autoeficacia para el trabajo que sus pares de la IES públicas. Esa diferencia es robusta a los controles mencionados, incluyendo test estandarizados (SABER11) tomados al salir de la educación secundaria. Al separar los estudiantes de carreras profesionales de los de carreras técnicas y tecnológicas se aprecia que esta diferencia es atribuible a los estudiantes de carreras profesionales (resultados no reportados). ¿Las IES están contribuyendo a formar este tipo de habilidades entre los estudiantes? Si es así, ¿qué están haciendo las IES privadas de manera diferente? ¿es pura autoselección –sorting– entre universidades? ¿Estos resultados están correlacionados con la calidad de la IES?

Estos son algunos de los interrogantes que queremos resolver con esta investigación. En un trabajo reciente, Riehl et al. (2018) muestran que las universidades pueden generar valor agregado en varias dimensiones. Estos autores analizan dos dimensiones: el aprendizaje y el rendimiento. Usando datos colombianos, muestran que, en general, los egresados de las mejores universidades privadas tienen mejores resultados en ingresos que en aprendizaje (medido por SABERPRO) y que los egresados de las mejores universidades públicas tienen mejores resultados en aprendizaje que en ingresos. Aunque ese trabajo hace un análisis más sofisticado que el nuestro, se puede aventurar la hipótesis de que esos mayores ingresos pueden estar asociados a mejores habilidades socioemocionales que son reconocidas por el mercado de trabajo.

 

Referencias

Bandura, A. (1987). Pensamiento y acción. Fundamentos sociales. Barcelona: Martínez Roca.

Duckworth, Angela, 2016. Grit: The Power of Passion and Perseverance. Scribner

Heckman, James y Yona Rubinstein. 2001. “The Importance of Noncognitive Skills: Lessons from the GED Testing Program.” American Economic Review, 91w(2): 145-149.

Heckman, James; John Eric Humphries, y Tim Kautz, 2014. The Myth of Achievement Tests: The GED and the role of character in American life. The University of Chicago Press

Riehl, Evan; Juan E. Saavedra y Miguel Urquiola, 2018. “Learning and Earning: An Approximation to College Value Added in Two Dimensions,” NBER Chapters,in: Productivity in Higher Education National Bureau of Economic Research, Inc.

[1] Esta entrada está basada en un trabajo conjunto con Julieth Pico (URosario), Luis Eduardo Jaramillo (Icfes) y Marianella Ortiz (Icfes).