Análisis y recomendaciones sobre los resultados de las pruebas sa

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Universidad de La Salle Universidad de La Salle 
Ciencia Unisalle Ciencia Unisalle 
Ingeniería Ambiental y Sanitaria Facultad de Ingeniería 
2019 
Análisis y recomendaciones sobre los resultados de las pruebas Análisis y recomendaciones sobre los resultados de las pruebas 
saber pro-2017 y 2018 en el Programa de Ingeniería Ambiental y saber pro-2017 y 2018 en el Programa de Ingeniería Ambiental y 
Sanitaria de la Universidad de La Salle Sanitaria de la Universidad de La Salle 
Fabián Esteban Pérez Bravo 
Universidad de La Salle, Bogotá 
Daniel Francisco Niño Sánchez 
Universidad de La Salle, Bogotá 
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Citación recomendada Citación recomendada 
Pérez Bravo, F. E., & Niño Sánchez, D. F. (2019). Análisis y recomendaciones sobre los resultados de las 
pruebas saber pro-2017 y 2018 en el Programa de Ingeniería Ambiental y Sanitaria de la Universidad de 
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1 
 
ANÁLISIS Y RECOMENDACIONES SOBRE LOS RESULTADOS DE LAS PRUEBAS 
SABER PRO-2017 Y 2018 EN EL PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y 
SANITARIA DE LA UNIVERSIDAD DE LA SALLE. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
FABIÁN ESTEBAN PÉREZ BRAVO 
DANIEL FRANCISCO NIÑO SÁNCHEZ 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDAD DE LA SALLE 
FACULTAD DE INGENIERÍA 
PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA 
BOGOTÁ D.C. 
2019 
2 
 
ANÁLISIS Y RECOMENDACIONES SOBRE LOS RESULTADOS DE LAS PRUEBAS 
SABER PRO-2017 Y 2018 EN EL PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y 
SANITARIA DE LA UNIVERSIDAD DE LA SALLE. 
 
 
 
 
 
FABIÁN ESTEBAN PÉREZ BRAVO 
DANIEL FRANCISCO NIÑO SÁNCHEZ 
 
 
Trabajo de grado para optar al título de Ingeniero Ambiental y Sanitario 
 
Director 
NELSON CASTAÑO CONTRERAS 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDAD DE LA SALLE 
FACULTAD DE INGENIERÍA 
PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA 
BOGOTÁ D.C. 
2019 
 
 
 
 
3 
 
 
Nota de aceptación 
________________________________________ 
________________________________________ 
________________________________________ 
________________________________________ 
________________________________________ 
________________________________________ 
________________________________________ 
 
 
___________________________________________ 
Ing. Nelson Albeiro Castaño Contreras 
 
___________________________________________ 
Ing. Rosalina González Forero 
 
___________________________________________ 
Ing. Alejandro Parra Saad 
 
 
 
 
 
 
 
Bogotá D.C, 2019 
 
4 
 
DEDICATORIA 
 
A mis padres, mi abuelo, mi pareja y al resto de mi familia por darme la oportunidad de 
formarme como profesional y por su apoyo incondicional en esta etapa. 
A mi compañero Daniel Francisco por su constancia, disciplina y amistad en el desarrollo 
de mi etapa profesional 
A los jurados y director Nelson Castaño por su tiempo, comprensión y dedicación en la 
elaboración de este documento. 
FABIÁN ESTEBAN PÉREZ BRAVO 
 
Gracias a Dios por permitirme tener y disfrutar a mi familia, gracias a mis hermanas, 
padres, tíos y abuelos por apoyarme y permitirme cumplir con excelencia el desarrollo de 
mi carrera y este proyecto, gracias a quienes nos acompañaron y aportaron en este trabajo 
A mi compañero Fabián Pérez, quien con su incondicionalidad y perseverancia superamos 
obstáculos y llegamos con gran esfuerzo hasta aquí. 
A los jurados y nuestro director en especial quien con su guía nos permitió llegar con éxito 
a este momento. 
DANIEL FRANCISCO NIÑO SÁNCHEZ 
 
 
Al doctor Alex Pinzón por su asesoría, quien nos brindó su amistad y conocimiento para la 
ejecución del este proyecto. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5 
 
Tabla de contenido 
INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 14 
Marco Conceptual .............................................................................................................. 15 
Resumen .............................................................................................................................. 23 
1. Objetivos ...................................................................................................................... 24 
1.1 Objetivo General .................................................................................................. 24 
1.2 Objetivos específicos ............................................................................................ 24 
2. Marco de referencia .................................................................................................... 25 
2.1 Antecedentes ......................................................................................................... 25 
2.2 Marco teórico ....................................................................................................... 28 
2.2.1 Ingeniería Ambiental en el mundo. .................................................................. 28 
2.2.2 Ingeniería Ambiental en la Universidad de la Salle y en Colombia .............. 29 
2.2.3 De donde nace la evaluación .............................................................................. 30 
2.2.4 Acreditación Institucional ................................................................................. 31 
2.2.5 SNIES (Sistema Nacional de Información de la Educación Superior) .......... 32 
2.2.6 Historia pruebas Saber Pro (ECAES) .............................................................. 33 
2.2.7 Línea de Tiempo del Sistema de Evaluación de Colombia ............................. 34 
2.2.8 ¿Para qué le sirven a las universidades las pruebas SaberPro? .................... 40 
2.2.9 Ventajas y desventajas de las pruebas Saber Pro ........................................... 40 
2.2.10 Formulación de las preguntas SaberPro ........................................................ 42 
2.2.11 Especificaciones de las competencias de las pruebas .................................... 43 
2.2.12 Relación SaberPro – acreditación en los programas .................................... 44 
2.2.13 Teoría del capital humano ............................................................................... 45 
2.3 Marco Legal .......................................................................................................... 46 
3. Metodología.................................................................................................................. 54 
3.1 Fase I: Insumos ...................................................................................................... 55 
3.2 Fase II: Actividades ............................................................................................... 56 
3.3 Fase III: Productos ................................................................................................. 56 
3.4 Fase IV: Contraste de resultados............................................................................56 
3.5 Fase V: Propuestas de fortalecimiento ................................................................... 57 
4. Resultados y análisis de resultados ............................................................................ 59 
4.1 Identificación y análisis de resultados ..................................................................... 59 
4.1.1 Antecedentes: ...................................................................................................... 59 
4.1.2 Identificación y segregación de resultados ....................................................... 69 
4.1.3 Estadísticas descriptivas de las variables de desempeño y agregadas ........... 77 
6 
 
4.1.4 Evolución Universidad de la Salle en las pruebas SaberPro ........................ 101 
......................................................................................................................................... 103 
4.2 Correlación componentes, análisis estadístico por análisis de regresión lineal y 
componentes principales y proyección de modelo matemático ................................ 103 
4.2.1 Pruebas SaberPro y factores asociados. ......................................................... 117 
4.2.2 Puntaje Promedio Genérico Lectura Crítica por IES. ................................. 133 
4.2.3 Puntaje Promedio Genérico Competencia Ciudadana por IES................... 134 
4.2.4 Puntaje Promedio Genérico Inglés por IES ................................................... 135 
4.2.5 Puntaje Promedio Genérico Comunicación escrita por IES ........................ 137 
4.2.6 Puntaje Promedio Específica Formulación de Proyectos por factores ....... 139 
4.2.7 Puntaje Promedio total especifico por Factores ........................................... 140 
4.2.8 Puntaje Promedio total genérico por Factores .............................................. 141 
4.2.9 Puntaje Promedio genérica razonamiento por Factores .............................. 142 
4.2.10 Puntaje promedio lectura crítica para IAS.................................................. 143 
4.2.11 Puntaje promedio competencias ciudadanas IAS ....................................... 144 
4.2.12 Puntaje promedio inglés IAS ......................................................................... 145 
4.2.13 Puntaje promedio Comunicación escrita IAS ............................................. 146 
4.2.14 Puntaje promedio prueba específica variante ............................................. 147 
4.2.15 Correlaciones año 2018 .................................................................................. 156 
4.2.16 Correlaciones años 2017, 2016, y 2014 ......................................................... 164 
4.4 Estrategias de fortalecimiento para el programa de la Universidad de la Salle 179 
5. Formulación de propuestas según la metodología de Marco lógico ..................... 182 
5.1. Análisis de involucrados ........................................................................................ 184 
 5.2. Árbol de problemas. ....................................................................................... 185 
 5.3. Árbol de Objetivos. ......................................................................................... 186 
5.4 Análisis de alternativas ...................................................................................... 187 
5.5 Matriz de Marco Lógico .................................................................................... 189 
5. Conclusiones .............................................................................................................. 192 
6. Recomendaciones ...................................................................................................... 194 
8. Anexos ........................................................................................................................ 195 
9. Bibliografía ................................................................................................................ 256 
 
 
 
7 
 
Lista de tablas 
Tabla 1. Marco legal. ............................................................................................................ 47 
Tabla 2 Graduados en Colombia, carreras profesionales selectas año a año. ...................... 62 
Tabla 3 Matriculados en Colombia, carreras profesionales selectas año a año .................... 63 
Tabla 4 Tiempo medio de Grado universidades Selectas, IES. ............................................ 63 
Tabla 5 Graduados en Colombia para ingeniería Ambiental y Sanitaria, Carreras 
profesionales selectas año a año. .......................................................................................... 66 
Tabla 6 Matriculados en Colombia para ingeniería Ambiental y Sanitaria, Carreras 
profesionales selectas año a año. .......................................................................................... 67 
Tabla 7 Tiempo medio de grado se Colombia para ingeniería Ambiental y Sanitaria, 
Carreras profesionales selectas año a año............................................................................ 67 
Tabla 8 Composición de edades para las IES y el SaberPro de ambiental. Datos Data 
Análisis. ................................................................................................................................ 68 
Tabla 9 Correlación de la Composición de edades para las IES y el SaberPro de ambiental. 
Datos Data Análisis. ............................................................................................................. 68 
Tabla 10 Registros de Pruebas de calidad en educación superior en Colombia.................. 70 
Tabla 11 Definición e identificación de variable SaberPro. ................................................. 73 
Tabla 12 Definición e identificación de variable SaberPro. ................................................. 74 
Tabla 13 Medias de los datos con y sin depuración. ............................................................ 77 
Tabla 14 Cantidad de evaluados para los periodos 2014-2016-2017-2018.......................... 78 
Tabla 15 Datos estadísticos descriptivos de las puntuaciones SaberPro. ............................. 80 
Tabla 16 Puntuaciones promedio pruebas SaberPro Ingeniería Ambiental y homologable 
años 2014, 2016, 2017 y 2018. ............................................................................................. 81 
Tabla 17 Puntuaciones promedio pruebas SaberPro Ingeniería Ambiental y homologable 
año 2014. .............................................................................................................................. 82 
Tabla 18 Puntuaciones promedio pruebas SaberPro Ingeniería Ambiental y homologable 
año 2016. .............................................................................................................................. 83 
Tabla 19 Puntuaciones Promedio Pruebas SaberPro ingeniería ambiental y homologable 
año 2017. .............................................................................................................................. 84 
Tabla 20 Puntuaciones promedio pruebas SaberPro Ingeniería Ambiental y homologable 
año 2018. .............................................................................................................................. 85 
Tabla 21 Posiciones Promedio Pruebas SaberPro ingeniería ambiental y homologable años 
2014, 2016, 2017 y 2018. ..................................................................................................... 86 
Tabla 22 Posiciones Promedio Pruebas SaberPro ingeniería ambiental y homologable año 
2014. ..................................................................................................................................... 87 
Tabla 23 Posiciones Promedio Pruebas SaberPro ingeniería ambiental y homologable año 
2017. .....................................................................................................................................89 
Tabla 24 Posiciones Promedio Pruebas SaberPro ingeniería ambiental y homologable año 
2018. ..................................................................................................................................... 90 
Tabla 25. Identificación de modelos estadísticos y efectos en la varianza......................... 108 
Tabla 26: Regresión lineal para las variables generales de las pruebas SaberPro 2014,2016, 
2017 y 2018 ........................................................................................................................ 110 
Tabla 27 Aporte en Cada Prueba SABERPRO 2014,2016, 2017 y 2018 por cada IES. .... 115 
Tabla 28: Estimación de los efectos de los diferentes tipos de variables en las componentes 
de los exámenes SaberPro .................................................................................................. 116 
8 
 
Tabla 29. Estadísticos de las regresiones lineales con la cantidad de variables del GLM, por 
el método de inclusión de variables por paso con todas las variables ................................ 119 
Tabla 30. Estadísticos de Prueba de supuestos de las regresiones Lineales con la cantidad 
de variables del GLM, por el método de inclusión de variables por paso con todas las 
variables. ............................................................................................................................. 119 
Tabla 31 Característica de las Instituciones selectas para el estudio del efecto del registro 
Calificado............................................................................................................................ 122 
Tabla 32 Característica Dicotomizadas de las Instituciones selectas para el estudio del 
efecto del registro Calificado. ............................................................................................. 123 
Tabla 33 Puntuaciones medias para 2014 y 2016 Saber Pro Ingeniería Ambiental Sanitaria 
y Homologas para el estudio del efecto del registro Calificado. ........................................ 124 
Tabla 34 Puntuaciones medias para 2014 y 2016 Saber Pro Ingeniería Ambiental Sanitaria 
y Homologas para el estudio del efecto del registro Calificado. ........................................ 125 
Tabla 35 Coeficientes significativos al 95% del efecto dela puntuacion en cada una de las 
pruebas componentes de os saber Pro en Ingenieria Ambiental y Sanitaria por el registro 
calificado. ........................................................................................................................... 126 
Tabla 36 Significancia entre la matriz de correlaciones de las variables , Analisis de 
componentes principales para los resultados de las pruebas de estado Saber Pro 2014 a 
2018. ................................................................................................................................... 129 
Tabla 37 Estadísticos para Contraste de supuesto para el primer modelo ACP. ................ 130 
Tabla 38 Componentes Principales para las respuestas del Saber Pro 2014 a 2018 .......... 130 
Tabla 39 Carga de los componentes principales, para el único componente Obtenidos .... 131 
Tabla 40. Índice estadístico KMO, y variables asociadas .................................................. 132 
Tabla 41 Información para la base de datos. ...................................................................... 148 
Tabla 42 códigos de las IES con pensum estudiado IES. ................................................... 150 
Tabla 43 Puntajes genéricos, y específicos por años en IES. ............................................. 151 
Tabla 44 Créditos académicos semestrales identificados, Matriculas, graduados por años 
en IES. ................................................................................................................................ 152 
Tabla 45 Créditos académicos semestrales identificados porcentaje respecto al total por 
años en IES. ........................................................................................................................ 153 
Tabla 46 Créditos académicos semestrales identificados respecto al total por años en IES.
 ............................................................................................................................................ 154 
Tabla 47 Desviación estándar de las pruebas por años en IES. ......................................... 155 
Tabla 48 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2018 
IAS y los créditos académicos, matrículas y graduados. .................................................... 158 
Tabla 49 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2018 
IAS y los créditos académicos por áreas identificadas. ...................................................... 159 
Tabla 50 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2018 
IAS y los créditos académicos porcentuales por áreas identificadas................................. 161 
Tabla 51 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2018 
IAS y las desviaciones estándar de las pruebas. ................................................................. 162 
Tabla 52 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2017 
IAS y los créditos académicos por áreas identificadas. ...................................................... 166 
Tabla 53 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2017 
IAS y los créditos académicos porcentuales por áreas identificadas................................. 167 
9 
 
Tabla 54 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2017 
IAS y las desviaciones estándar de las pruebas. ................................................................. 168 
Tabla 55 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2016 
IAS y los créditos académicos, matrículas y graduados. .................................................... 169 
Tabla 56 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2016 
IAS y los créditos académicos por áreas identificadas. ...................................................... 170 
Tabla 57 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2016 
IAS y los créditos académicos porcentuales por áreas identificadas................................. 171 
Tabla 58 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2016 
IAS y las desviaciones estándar de las pruebas. ................................................................. 172 
Tabla 59 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2014 
IAS y los créditos académicos, matrículas y graduados. .................................................... 173 
Tabla 60 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2014 
IAS y los créditos académicos por áreas identificadas. ...................................................... 174 
Tabla 61 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2014 
IAS y los créditos académicos porcentuales por áreas identificadas................................. 175 
Tabla 62 Correlaciones con significancia inferior a 0,05 entre los puntajes SaberPro 2014 
IAS y las desviaciones estándar de las pruebas. ................................................................. 176 
Tabla 63 Correlaciones significativas entre características del individuo y pruebas SABER 
PRO. ................................................................................................................................... 177 
Tabla 64. Análisis de involucrados y actores influenciadores del proyecto. ...................... 184 
Tabla 65. Matriz de marco lógico. ......................................................................................189 
Tabla 66 Regresión Lineal del componente Total Promedio Específico Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos con las IES incluidas. ...................................................... 227 
Tabla 67 Regresión Lineal del componente Total Promedio Genérico Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos con las IES incluidas ....................................................... 228 
Tabla 68 Regresión Lineal del componente Formulación de proyectos en Ingeniería Prueba 
Saber Pro 2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas 
variables cumpliendo todos los supuestos con las IES incluidas. ...................................... 230 
Tabla 69 Regresión Lineal del componente Razonamiento Cuantitativo Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos con las IES incluidas ....................................................... 231 
Tabla 70 Regresión Lineal del componente Lectura Critica Prueba Saber Pro 2014 a 2018 
Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables cumpliendo 
todos los supuestos con las IES incluidas. .......................................................................... 232 
Tabla 71 Regresión Lineal del componente Competencias Ciudadanas Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos con las IES incluidas. ...................................................... 233 
Tabla 72 Regresión Lineal del componente inglés Prueba Saber Pro 2014 a 2018 Ingeniería 
Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables cumpliendo todos los 
supuestos con las IES incluidas. ......................................................................................... 235 
Tabla 73 Regresión Lineal del componente Comunicación Escrita Prueba Saber Pro 2014 a 
2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos con las IES incluidas. ...................................................... 236 
10 
 
Tabla 74 Regresión Lineal del componente Total Promedio Específico Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables.
 ............................................................................................................................................ 237 
Tabla 75 Regresión Lineal del componente Total Promedio Genérico Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables
 ............................................................................................................................................ 238 
Tabla 76 Regresión Lineal del componente Formulación de proyectos en Ingeniería Prueba 
Saber Pro 2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las 
variables .............................................................................................................................. 239 
Tabla 77 Regresión Lineal del componente Razonamiento Cuantitativo Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables.
 ............................................................................................................................................ 240 
Tabla 78 Regresión Lineal del componente Lectura Critica Prueba Saber Pro 2014 a 2018 
Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables ................. 241 
Tabla 79 Regresión Lineal del componente Competencias Ciudadanas Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables.
 ............................................................................................................................................ 242 
Tabla 80 Regresión Lineal del componente inglés Prueba Saber Pro 2014 a 2018 Ingeniería 
Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables. .................................. 243 
Tabla 81 Regresión Lineal del componente Comunicación Escrita Prueba Saber Pro 2014 a 
2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables. ....... 244 
Tabla 82 Regresión Lineal del componente Total Promedio Específico Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos. ........................................................................................ 245 
Tabla 83 Regresión Lineal del componente Total Promedio Genérico Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos. ........................................................................................ 245 
Tabla 84 Regresión Lineal del componente Formulación de proyectos en Ingeniería Prueba 
Saber Pro 2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas 
variables cumpliendo todos los supuestos. ......................................................................... 246 
Tabla 85 Regresión Lineal del componente Razonamiento Cuantitativo Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos. ........................................................................................ 247 
Tabla 86 Regresión Lineal del componente Lectura Critica Prueba Saber Pro 2014 a 2018 
Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables cumpliendo 
todos los supuestos. ............................................................................................................ 248 
Tabla 87 Regresión Lineal del componente Competencias Ciudadanas Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos. ........................................................................................ 249 
Tabla 88 Regresión Lineal del componente inglés Prueba Saber Pro 2014 a 2018 Ingeniería 
Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables cumpliendo todos los 
supuestos. ............................................................................................................................ 250 
Tabla 89 Regresión Lineal del componente Comunicación Escrita Prueba Saber Pro 2014 a 
2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con algunas variables 
cumpliendo todos los supuestos. ........................................................................................ 251 
11 
 
Tabla 90 Coeficientes de Regresión Lineal para todos los componentes Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables. 
Todas las variables con registro son significativas al 95%. ............................................... 253 
Tabla 91 Coeficientes de Regresión Lineal para todos los componentes Prueba Saber Pro 
2014 a 2018 Ingeniería Ambiental Sanitaria y Homólogas, modelo con todas las variables 
Todas las variables con registro son significativas al 95%. ............................................... 254 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
12 
 
Lista de figuras 
 
Figura 1. Flujograma de conceptos Fuente: Autores ............................................................ 15 
Figura 2. Línea de tiempo del sistema de evaluación en Colombia. Fuente: Autores. ......... 39 
Figura 3. Flujo de proceso para metodología. Fuente: Autores. ........................................... 54 
Figura 4. Flujograma de bases de datos para el desarrollo metodológico. Fuente, autores. 55 
Figura5. Diagrama de flujo de propuesta de fortalecimiento según la matriz de marco 
lógico. Fuente: Autores......................................................................................................... 58 
Figura 6. Tiempo medio de Grado universidades Selectas, IES; Datos, MIN educación 
(2019) Fuente: autores. ......................................................................................................... 64 
Figura 7. Graduados según el tipo de institución y nombre de la carrera. Fuente: Ministerio 
de educación (2019), modificado por autores. ..................................................................... 65 
Figura 8. Graduados según el sector y nombre de la carrera. Fuente: Ministerio de 
educación (2019), modificado por autores. .......................................................................... 65 
Figura 9. Promedio con datos sin depurar. ........................................................................... 79 
Figura 10. Promedio de datos con depuración. Fuente, ICFES (2019), modificado por 
autores ................................................................................................................................... 80 
Figura 11. Posición anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental periodos 
2014, 2016, 2017 y 2018, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), 
modificado por autores. ........................................................................................................ 91 
Figura 12. Posición anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental periodo 
2018. Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), modificado por 
autores. .................................................................................................................................. 92 
Figura 13. Posición anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental periodo 
2017, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), modificado por 
autores. .................................................................................................................................. 93 
Figura 14. Posición anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental periodo 
2016, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), modificado por 
autores. .................................................................................................................................. 94 
Figura 15. Posición anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental periodo 
2014, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), modificado por 
autores. .................................................................................................................................. 95 
Figura 16 Puntuación anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental 
periodos 2014, 2016, 2017 y 2018, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente 
ICFES (2019), modificado por autores................................................................................. 96 
Figura 17. Puntuación anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental 
periodo 2018, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), 
modificado por autores. ........................................................................................................ 97 
Figura 18. Puntuación anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental 
periodo 2017, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), 
modificado por autores. ........................................................................................................ 98 
Figura 19. Puntuación anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental 
periodo 2016, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), 
modificado por autores. ........................................................................................................ 99 
13 
 
Figura 20. Puntuación anual prueba SABERPRO UNISALLE Ingeniería Ambiental 
periodo 2014, Respecto a las posiciones 1, 10,20 30 y 40. Fuente ICFES (2019), 
modificado por autores. ...................................................................................................... 100 
Figura 21. Evolución de la Universidad de la Salle años 2014, 2016, 2017 y 2018 según, 
puntajes pruebas sabepro. Fuente: autores. ........................................................................ 101 
Figura 22. Evolución en el tiempo de la Universidad de la Salle, años 2014, 2016, 2017 y 
2018 en las pruebas SaberPro. Fuente: autores. ................................................................. 102 
Figura 23. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal de la prueba lectura crítica. 
Fuente: Autores................................................................................................................... 134 
Figura 24. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal de la prueba competencias 
ciudadanas. Fuente: Autores ............................................................................................... 135 
Figura 25. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal de la prueba de inglés. 
Fuente, autores. ................................................................................................................... 137 
Figura 26. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal de la prueba de 
comunicación. Fuente: Autores .......................................................................................... 138 
Figura 27. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal de la prueba específica. 
Fuente, autores .................................................................................................................... 139 
Figura 28. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal prueba específica. Fuente, 
autores. ................................................................................................................................ 140 
Figura 29. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal para promedio total 
genéricas. Fuente, autores. .................................................................................................. 141 
Figura 30. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal para promedio genéricas de 
razonamiento por Factores. Fuente, autores. ...................................................................... 142 
Figura 31. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal para lectura crítica para IAS. 
Fuente, autores. ................................................................................................................... 143 
Figura 32. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal para competencias 
ciudadanas. Fuente, autores. ............................................................................................... 144 
Figura 33. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal para inglés para IAS. 
Fuente, autores. ................................................................................................................... 145 
Figura 34. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal para comunicación escrita. 
Fuente, autores. ................................................................................................................... 146 
Figura 35. Modelo de dispersión de datos para regresión lineal para prueba específica. 
Fuente, autores. ................................................................................................................... 147 
 
 
 
 
 
 
 
 
14 
 
 
 
INTRODUCCIÓN 
 
Actualmente en Colombia, la aplicación de exámenes de estado, son el 
instrumento por excelencia de medir la calidad de la educación superior abarcando todas las 
características que hagan del profesional una persona integral, competente e interesado por 
la satisfacción de la sociedad, estas pruebas ayudan a proporcionar un reporte ante las 
entidades gubernamentales sobre el grado de habilidad y conocimientode los estudiantes 
con el ánimo de mejorar los procesos educativos y cada vez ser más competentes frente a 
otras naciones. 
Hoy en día, los exámenes saber pro, se realizan a nivel nacional y se evalúa a los 
estudiantes que han cursado créditos específicos y es requisito indispensable para obtener el 
título profesional, sin embargo, los datos de los resultados de los exámenes potencialmente 
pueden ser útiles tanto para docentes u estudiantes como para diferentes instituciones, por 
lo que es necesario un estudio en donde se resalte la importancia de dichos exámenes, la 
utilidad que pueden generar y oportunidades tanto institucionales como personales que 
puedan llegar a tener. 
La Universidad de la Salle al ser una Institución de Educación Superior, y de 
acuerdo a su política institucional, se encuentra en la obligación de inscribir a sus 
estudiantes que hayan aprobado el 75% de los créditos de sus programas académicos bajo 
la ley 1324 de 2009 y decreto 3963 como requisito para obtener el título profesional a nivel 
de pregrado buscando medir la capacidad de los estudiantes y futuros profesionales para 
resolver las problemáticas que hoy en día afronta la sociedad. 
Por lo anterior, la Universidad de La Salle siguiendo con el objetivo de trabajar en 
pro de mejorar la educación nacional, se le recomienda realizar un seguimiento a los 
exámenes de educación superior, con el fin de corroborar que sus metodologías de 
enseñanza sean las correctas y que a su vez den las herramientas a los estudiantes para 
resolver las problemáticas existentes en el mundo y en el mercado laboral, de modo que es 
necesario diagnosticar los resultados obtenidos en dichos exámenes por el programa de 
Ingeniería Ambiental y Sanitaria e identificar las fortalezas, debilidades, amenazas y 
oportunidades que lo afectan y continuar ofreciendo un programa cuyas características 
permitan otorgar una educación de alta calidad y cuyo reconocimiento se vea reflejado en la 
capacidad de generar enseñanzas y aporte a las ciencias. 
 
 
 
 
 
 
 
15 
 
 
Marco Conceptual 
 
Para dar inicio a este ítem del presente proyecto, en la Figura 1, se ilustra un flujo 
de conceptos que harán comprender mejor al lector las ideas que van a surgir a lo largo del 
documento y la comprensión de todos los modelos nombrados. 
 
Figura 1. Flujograma de conceptos 
Fuente: Autores 
Análisis estadístico 
 
Un análisis estadístico, es una metodología científica, orientada a obtener unos 
resultados, los cuales permitirán la toma de decisiones para el usuario quien la esté 
requiriendo. Cabe anotar que este proceso conlleva una forma adecuada de recoger la 
información que se necesita, una organización de los datos recogidos, un análisis de los 
mismos a fin de filtrar la información necesaria y un reporte final como la salida de datos. 
Es decir, debe cumplirse con los dos parámetros principales: La entrada de datos y la salida 
de datos, pero que entre estos dos se desarrolla el ciclo de recoger, almacenar, analizar, 
procesar. (Martínez, & Rodríguez, 2018). 
 
Análisis de componentes principales 
La idea central del ACP es conseguir la simplificación de un conjunto de datos, 
generalmente cuantitativos, procedentes de un conjunto de variables interrelacionadas. Este 
objetivo se alcanza obteniendo, a partir de combinaciones lineales de las variables 
originalmente medidas, un nuevo conjunto de igual número de variables, no 
correlacionadas, llamadas componentes principales (CP) en las cuales permanece la 
variabilidad presente en los datos originales, y que al ordenarlas decrecientemente por su 
16 
 
varianza, nos permiten explicar el fenómeno de estudio con las primeras CP. Con ello 
conseguimos: (a) sintetizar la información procedente de un volumen importante de datos 
recogidos en una investigación en particular; (b) crear nuevos indicadores o índices, 
representados por las CP, y (c) utilizar el ACP como paso previo a otras técnicas. 
(Almenara, García, González & Abellán, 2002). 
Acreditación 
La acreditación es el reconocimiento por parte del Estado de la calidad de 
instituciones de educación superior y de programas académicos, es una ocasión para valorar 
la formación que se imparte con la que se reconoce como deseable en relación a su 
naturaleza y carácter, y la propia de su área de conocimiento. También es un instrumento 
para promover y reconocer la dinámica del mejoramiento de la calidad y para precisar 
metas de desarrollo institucional y de programas. 
El proceso de Acreditación se desarrolla a través de la evaluación de la calidad 
realizada por la institución misma (autoevaluación), por pares académicos externos que 
pueden penetrar en la naturaleza de lo que se evalúa (heteroevaluación) y por el Consejo 
Nacional de Acreditación (evaluación final); el proceso culmina con el reconocimiento 
público de la calidad por parte del Ministerio de Educación Nacional según indica el 
(Consejo nacional de educación, 2019). 
Las entradas del proceso educativo, corresponden a estudiantes con alto interés de 
desarrollar habilidades por medio de la adquisición de conocimientos que puedan ser 
evaluados al final del proceso educativo de formación profesional, de manera satisfactoria 
mediante las pruebas de estado. 
Este proceso en sus diversos componentes se desarrolla de la siguiente manera: 
·La Autoevaluación, que consiste en el estudio que llevan a cabo las instituciones 
o programas académicos, sobre la base de los criterios, las características, y los aspectos 
definidos por el Consejo Nacional de Acreditación. La institución debe asumir el liderazgo 
de este proceso y propiciar la participación amplia de la comunidad académica en él. 
·La Evaluación Externa o Evaluación por Pares, que utiliza como punto de partida 
la autoevaluación, verifica sus resultados, identifica las condiciones internas de operación 
de la institución o de los programas y concluye con un juicio sobre la calidad. 
·La Evaluación Final que realiza el Consejo Nacional de Acreditación a partir de 
los resultados de la autoevaluación y de la evaluación externa. 
·El reconocimiento público de la calidad se hace a través del acto de acreditación 
que el Ministro de Educación emite con base en el concepto técnico del Consejo Nacional 
de Acreditación. 
El concepto de acreditación, es un proceso administrativo que hace parte de la 
gestión de calidad asociada a la educación. 
 
17 
 
 
Coeficiente de determinación 
El coeficiente de determinación, denominado R2, como medida del grado de 
fiabilidad o bondad de ajuste del modelo ajustado a un conjunto de datos. Es una medida 
adimensional de fácil calculo e interpretación, debido a su recorrido acotado entre cero y 
uno, lo que conduce a una profusa utilización de la misma, con interpretaciones abusivas en 
unos casos y erróneas en otros. Este debe tomarse como una primera medida a completar 
con otras, para evaluar el modelo lineal de regresión ajustado y obtener conclusiones 
validas sobre su grado de ajuste al conjunto de observaciones. Un valor igual a 1, significa 
un ajuste lineal perfecto. El valor 0 indica la no representatividad del modelo lineal, lo que 
supone que el modelo no explica nada de la variación total de la variable y. Martínez, 
(2005). 
Correlación estadística 
La correlación estadística es la forma matemática en la cual la estadística explica 
la relación de dos o más variables definiendo la dependencia de una con respecto a la 
independencia de la otra. Existen varias situaciones en la vida cotidiana que guardan cierta 
relación y que para un estudio en específico es necesario conocer cual depende de la otra 
como por ejemplo la relación de la edad con la fluctuación del peso en una persona, la 
relación de la edad de una persona con su estatura, etc. Herrera, (2014). 
Coeficiente de correlación de Pearson 
El coeficiente de correlación r de Pearson mide elgrado de asociación lineal entre 
dos variables. Este valor puede situarse entre -1 y 1. La prueba de significancia se hace con 
la hipótesis nula de que no hay asociación, r=0. Antes de decidir la aplicabilidad de una 
correlación lineal se debe siempre graficar en una nube de puntos la relación entre las dos 
variables. Las alternativas no paramétricas son los coeficientes de correlación de Spearman 
rho – ρ. Daginino, (2014). 
Contraste de hipótesis 
Este contraste se da para muestras dependientes o independientes. En el contraste 
de hipótesis se pretende comparar la diferencia de medias o desviaciones de tipo 
poblacional, basada en muestras e identificar las proporciones de variación. Para ello se 
plantea una hipótesis nula donde las medias estadísticas pueden ser iguales y una hipótesis 
alterna que supone que las medidas estadísticas son diferentes. Después de desarrollar todo 
un análisis estadístico este permite contrastar si la hipótesis nula se rechaza o no se rechaza. 
Angel, Sedano, Vila y López, (2003). 
Desviación estándar 
La manera general de representar el comportamiento de los resultados es a través 
de un modelo que represente la distribución de los datos e indique que tanto se alejan estos 
de la media de esta manera en cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, 
cuanto menor sea, más homogénea será a la media, consecuentemente con lo anterior la 
desviación estándar se encarga de medir la dispersión "promedio" en torno a la media 
aritmética, es decir, cómo fluctúan las observaciones mayores por encima de la media 
18 
 
aritmética y cómo se distribuyen las observaciones menores por debajo de ella. Morales, 
(2012). 
Distribución de probabilidad 
En el mundo existen varios sucesos que pueden condicionar la manera en la que 
ocurren ciertos fenómenos y es así que mediante la recopilación de todos los sucesos que 
representan el rango de valores de una variable aleatoria se puede definir la distribución de 
probabilidad como la posibilidad que un suceso ocurra mediante la creación de una función. 
Morales, (2012). 
Estadística descriptiva e inferencial 
Se puede definir la estadística descriptiva como un método para describir 
numéricamente conjuntos numerosos. Por tratarse de un método de descripción numérica, 
la estadística descriptiva utiliza el número como medio para describir un conjunto, que debe 
ser numeroso, ya que las permanencias estadísticas no se dan en los casos raros. No es 
posible, por tanto, sacar conclusiones concretas y precisas de los datos estadísticos. 
Conviene hacer una distinción entre lo que llamamos estadística descriptiva directa, que 
pretende describir las características relevantes de un conjunto de datos y la estadística 
inferencial, que utiliza técnicas especiales para conocer los elementos de un conjunto a 
partir de los datos de un subconjunto del mismo. Los conceptos de estadística inferencial 
son aplicados hoy en día a casi todos los dominios de la investigación científica. La 
inferencia estadística intenta tomar decisiones basadas en la aceptación o el rechazo de 
ciertas relaciones que se toman como hipótesis. Esta toma decisiones va acompañada de un 
margen de error, cuya probabilidad está determinada. Vargas (1995). 
Ingeniería ambiental y sanitaria (IAS) 
La Ingeniería Ambiental y Sanitaria es una profesión orientada al desarrollo de 
soluciones ambientales que coadyuvan al crecimiento de la región y del país desde el marco 
de un desarrollo sostenible, con el fin de propender por el mejoramiento y recuperación del 
ambiente como fuente de riqueza y de conservación de la vida de todas las especies. 
La Ingeniería Ambiental y Sanitaria permite investigar las características, el uso y 
el aprovechamiento de la biodiversidad y del ambiente, facilitando así la formulación de 
procesos de gestión e implementación de nuevas tecnologías orientadas al diagnóstico, la 
prevención, el control y la mitigación de los impactos negativos que genera la actividad 
cotidiana en el medio como lo indica Universidad Autónoma (2019). 
Instituciones de Educación Superior (IES) 
 
De acuerdo a la Ley 30 de 1992 citada en este documento como parte del marco 
legal define a las IES como instituciones profesionales, aquellas facultadas legalmente para 
ofrecer programas de formación en ocupaciones de carácter profesional y operativo. Aquí 
nos enfocaremos en identificar las instituciones que contengan programas de Ingeniería 
Ambiental o su equivalente. 
 
 
19 
 
Ley de Little 
Esta ley es la base para argumentar el rendimiento del sistema académico o de los 
sistemas en general, esta ley se encarga de relacionar diferentes variables entre las cuales se 
encuentran el periodo de duración de un evento, el trabajo realizado para ejecutar dicho 
proceso y el rendimiento obtenido del evento, finalmente y consecuentemente es un 
concepto que ayuda a conocer el rendimiento real de una operación o desarrollo de un 
proyecto. Berriprocess (2019). 
Modelo 
Representación arquetípica, parcial y selecta de una situación previamente definida 
por un observador y sus intereses. En esto el modelo es función de lo que el observador 
prefiere observar seleccionado y vender sus capacidades de análisis observación cuando 
habla de el objeto de estudio. Este enfoque es conocido como constructivismo radical y fue 
desarrollado por Heinz Von Foester, quien identifica el efecto del observador en sus 
observaciones. 
Normatividad sobre el registro calificado (Decreto1295) 
 
Este decreto, por el cual se reglamenta el registro calificado de que trata la ley 
1188 de 2008 y la oferta y desarrollo de programas académicos de educación superior, 
busca obtener la aprobación de los programas por parte de las universidades en el domicilio 
de la institución o en otro lugar y es otorgado por el Ministerio de Educación Nacional a las 
Instituciones de educación superior legalmente reconocidas en Colombia, mediante acto 
administrativo en el cual se hace la Inscripción, modificación y renovación del programa, 
en el Sistema Nacional de Información de la Educación Superior- SNIES. 
La vigencia del mismo, es decir la del registro calificado es de 7 años a partir de la 
fecha de la ejecutoria. 
 
Por lo anterior, la normatividad que se debe tener en cuenta al respecto es la Ley 
1188 de 2008, el decreto 1195, modificada por la ley 1740 de 2014, Los artículos 53 y 54 
de la ley 30 de 1992 que trata sobre la acreditación de los programas, con sus 
modificaciones contempladas en los capítulos 2, 7 Título 3 del Libro 2 del Decreto 1075 de 
2015. 
Actualmente el Decreto vigente es el 1280 del 25 de Julio de 2018 por el cual se 
reglamente el Sistema de Aseguramiento de la calidad de la educación Superior en 
Colombia. 
 
Observatorio laboral para la educación 
 
Es un sistema de información que permite el análisis de la educación a partir del 
seguimiento a los egresados del país comparando su estabilidad laboral en el mercado 
colombiano, lo cual nos permitirá identificar por ejemplo cuales son las áreas donde los 
ingenieros (ambientales en este estudio) se desempeñan en mayor número y en cuales no, 
respondiendo así a las falencias que se pueden encontrar en los programas de las diferentes 
instituciones de educación superior relacionadas con la capacidad de responder a los 
requerimientos profesionales del país. 
 
20 
 
 
 
Proyección social 
La Proyección Social es una de las funciones sustantivas de la institución y 
su finalidad es propiciar y establecer procesos permanentes de interacción e integración con 
agentes y sectores sociales e institucionales, con el fin de manifestar su presencia en la vida 
social y cultural del país, en pro de contribuir a la comprensión y solución de sus 
principales problemas. 
Proyecto Tuning 
Según Universidad libre (2017), el proyecto Tuning es un proyecto desarrollado 
por 100 universidades de lospaíses integrantes de la Unión Europea, los cuales tratan de 
comprender y rediseñar los currículos a partir de puntos de referencia comunes para 
poderlos comparar, con base en el respeto a su autonomía y a su diversidad 
Proyecto Tuning américa latina: 
El proyecto Alfa Tuning América Latina busca "afinar" las estructuras educativas 
de América Latina iniciando un debate cuya meta es identificar e intercambiar información 
y mejorar la colaboración entre las instituciones de educación superior para el desarrollo de 
la calidad, efectividad y transparencia. Es un proyecto independiente, impulsado y 
coordinado por Universidades de distintos países, tanto latinoamericanos como europeos. 
El objetivo del Proyecto Tuning América Latina es contribuir al desarrollo de 
titulaciones comparables en América Latina a través del análisis de los niveles de 
convergencia entre ellas y la creación de modelos de estructuras curriculares. También se 
propone incidir en la creación de redes entre universidades y otras entidades para favorecer 
la convergencia de disciplinas y el mejoramiento de la calidad. Universidad libre (2017). 
Probabilidad 
En varias situaciones cotidianas se emplea el modo de conocer la posibilidad de 
ocurrencia de un evento o su grado de confianza, de esta manera se ha definido la 
probabilidad como una función de conjuntos en donde los elementos que dominan una 
situación son representados por conjuntos y las opciones pertenecen a los rangos, de esta 
manera se intenta conocer la probabilidad de que un evento ocurra dependiendo de la 
cantidad de veces que se repita dicha situación. Montgomery, & Hines, (1996). 
Pruebas SaberPro 
El Examen de Estado de Calidad de la Educación Superior, SaberPro, hace parte 
del conjunto de instrumentos estandarizados por el Ministerio de Educación Nacional para 
la evaluación de la calidad de la educación superior y determina las competencias genéricas 
necesarias para un adecuado desempeño y las competencias específicas de los estudiantes 
que están próximos a culminar sus estudios. ICFES (2015). Las pruebas SABER están 
reglamentadas por la ley 1324 de 2009. 
 
21 
 
Psicometría TRI 
La Psicometría TRI, conocido como teoría de la respuesta al Ítem (TRI), está 
constituido de un nuevo enfoque de Psicometría en la cual permite superar algunas 
limitaciones de la Teoría Clásica de los test (TC). Su propósito es similar a la Teoría 
Clásica, en la cual pretende obtener la puntuación correspondiente a una persona en una 
dimensión o rasgo como la inteligencia, el nivel en su cierto rasgo de personalidad, el 
dominio en cierta materia, etc. La TRI es debido a que su nombre está centrado más en las 
propiedades de los ítems individuales que en las propiedades globales del test, como hacia 
la TC. La TRI también permite el análisis de ítems de otros formatos de respuesta como por 
ejemplo las categorías ordenadas, en la cual están desarrollados, pero no son tratados en 
estas líneas. La principal limitación consta en que las características del test y las 
puntuaciones de las personas no podrán ser separadas en la cual la puntuación de una 
persona como la cantidad de preguntas acertadas y la dificultad de un ítem como la 
proporción de personas que lo responden correctamente en un grupo determinado. Campy, 
(2015, p.27). 
Regresión lineal 
En la gran mayoría de situaciones que representan un problema específicamente 
pueden existir dos o más variables íntimamente relacionadas que provocan dicha situación, 
de esta manera es necesario investigar o explorar su procedencia o naturaleza. En este caso 
se utiliza la regresión lineal, una técnica estadística para modelar e investigar la relación 
entre dos o más variables inherentemente relacionadas y posteriormente puede utilizarse 
para construir un modelo que permita predecir el comportamiento de un conjunto de datos 
para poder emplearlo en diferentes propósitos como control u optimización de diferentes 
procesos. Montgomery & Hines, (1996). 
Sin embargo, para efectuar el modelo de regresión lineal no es necesario asumir la 
causalidad, ya que la fuente de la causalidad están los aspectos empíricos y teóricos propios 
de la situación a modelar. 
Si el número de variables causales es una se le llama modelo de regresión lineal 
simple, si el número de variables causales es más de uno entonces estamos ante un modelo 
de regresión lineal múltiple. Si la variable respuesta están solo uno se llama modelo de 
regresión lineal uní variada, múltiple ó simple según sea el caso; si existen múltiples 
variables de respuesta o de salida se suele llamar modelo multivariado, así pueden existir 
modelos multivariados simples o múltiples. 
La técnica de regresión lineal y modelos han sido ampliamente desarrollada y 
utilizadas a lo largo de más de 100 años. La forma de la relación entre las variables un tipo 
ecuación que se use, representado través de un gráfico se le suele llamar forma funcional. 
Los tipos de técnicas posiblemente utilizadas para resolver los modelos de 
regresión lineal, presenta fundamentos desde diferentes áreas de conocimiento estadístico 
matemática de modelaje de la información en general. 
Así por ejemplo es muy común conocer el método de mínimos cuadrados 
ordinarios como técnica para calcular los coeficientes que vinculan las variables de entrada 
con las variables de salida; otros tipos de métodos son los de máximo verosimilitud, 
métodos de repetición computacional, técnicas de inteligencia artificial y redes neuronales. 
Montgomery & Hines, (1996). 
22 
 
SNIES 
El Sistema Nacional de Información de la Educación Superior es clave para esta 
investigación pues corresponde a la herramienta fundamental que recopila y organiza la 
información relevante de la educación superior en Colombia, consolidando y suministrando 
datos, estadísticas e indicadores. SNIES (2019). Esta herramienta será el marco de 
referencia para la formulación de propuestas para orientar a las instituciones de educación 
superior en los procesos de mejoramiento a partir de la identificación previamente 
realizada. 
 
Universidad de la Salle (ingeniería ambiental y sanitaria) 
La historia del programa de Ingeniería Ambiental y Sanitaria dispuesta en los 
valores de los hermanos de los diferentes programas lasallistas a nivel mundial y por la 
necesidad de estar a la vanguardia de la ciencia, investigación y tecnología, la Universidad 
de la Salle (2019) indica que la Universidad fue fundada en los años 60 por los Hermanos 
de las Escuelas Cristianas, quienes en su campo de estudio e investigación en ciencias 
naturales desde finales del siglo 19 y 20, proyectan o canalizan este conocimiento para 
establecer el programa de Ingeniería Sanitaria en la Universidad. Programa que recibió su 
autorización oficial en el año de 1985 y que posteriormente para el año 1992 se convirtió en 
Ingeniería ambiental y sanitaria, siendo esta una de las principales características distintas a 
los demás programas que ofrecen las otras universidades. Cabe anotar que la universidad de 
la Salle fue una de las primeras en establecer el programa de Ingeniería sanitaria. 
 
Es importante resaltar que la ingeniería ambiental netamente obedece a un proceso 
de evolución en Colombia de la Ingeniería Sanitaria, cuyos orígenes provienen de la 
contribución de la ingeniería civil con sus temáticas hidráulicas, base de la formación de 
Ingenieros Sanitarios. En la evolución del programa de Ingeniería Ambiental, se involucran 
disciplinas tales como Ecólogos, Ciencias Biológicas, Ciencias de la salud y una última que 
se adhirió con sus aportes como es la ingeniería Química. Todas estas orientadas a la 
importancia sobre el manejo de los recursos naturales. Universidad de la Salle (2019). Estos 
componentes fueron el caldo de cultivo para sentar las bases de lo que sería la Ingeniería 
Ambiental y Sanitaria en nuestro país. 
Varianza estadísticaUn conjunto de muestras es la selección de un numero de observaciones a partir de 
una población que está siendo objeto de una investigación, de esta manera la Varianza 
corresponde al método estadístico para determinar si diversas muestras proceden de la 
misma población de estudio o de poblaciones distintas, identificándolas por sus 
características esenciales. Fuente, (2018). 
 
 
 
 
 
23 
 
Resumen 
 
El proyecto realizado denominado “Análisis y recomendaciones sobre los 
resultados de las pruebas saber pro 2017-2018 en el programa de ingeniería ambiental y 
sanitaria de la Universidad de La Salle.”, se ejecutó con el fin de generar una herramienta 
de información potencial para el programa de ingeniería ambiental y sanitaria (IAS) de la 
Universidad de La Salle cuyo objetivo será aplicar estrategias de fortalecimiento y progreso 
de cara a mejorar el modelo de educación actual en el programa y sus próximos 
desempeños en los exámenes nacionales de educación SaberPro. 
Para lograr dichas estrategias de fortalecimiento y hacer un análisis profundo de la 
situación actual, se diseñó una metodología que representa un flujo de proceso para obtener 
resultados exactos, la cual se representó de modo que; se obtuvieran insumos, se hicieran 
actividades, se obtuvieran productos, se hicieran análisis y se evaluaran los impactos, 
adicional, se incluyó una metodología de marco lógico para estipular y proponer 
alternativas de mejora para el programa de ingeniería ambiental y sanitaria de la 
Universidad de La Salle. 
Revisando los resultados esperados para todos los objetivos del proyecto, se 
realizó la segregación de alrededor de 56 bases de datos tanto como información privada 
como información pública, de estudiantes, programas de ingeniería ambiental y sanitaria (u 
homologas) a nivel nacional y registradas en el SNIES, currículo académico y otras 
variables para generar una segregación de información, para un histórico de registros de los 
años 2003 a 2018 (de modo tal que se tomó información importante para ser parte de este 
estudio, sin embargo se enfatizó en resultados de los años 2014, 2015, 2016 y 2018), a 
partir de esto, se realizaron correlaciones, análisis de componentes principales, análisis 
estadísticos para poder generar los productos necesarios para posteriores evaluaciones. 
Como entregable final, se propusieron las alternativas de mejora para el programa 
de ingeniería ambiental y sanitaria de la Universidad de La Salle, tales como un análisis 
exhaustivo de la repartición de créditos en los semestres finales de la carrera, mejorar el 
proceso de admisión de estudiantes, fomentar más la lectura, generar un foco de mejora 
para cada estudiante, capacitar a los estudiantes con otro tipo de actividades académicas, 
etc., todo esto con el fin de generar mejores desempeños individuales e institucionales en 
las pruebas SaberPro. 
Palabras claves: Ingeniería ambiental y sanitaria, Colombia, pruebas SaberPro 
evaluación de la calidad de la educación superior, Universidad de La Salle. 
 
 
 
 
 
 
 
24 
 
 
1. Objetivos 
 
1.1 Objetivo General 
 
Analizar las bases de datos de las pruebas Saber pro de ingeniería ambiental y 
sanitaria y sus equivalentes con el fin de conocer el estado actual de las pruebas a nivel 
nacional y generar propuestas de mejora para el programa de la Universidad de La Salle 
 
1.2 Objetivos específicos 
 
1. Identificar y analizar los resultados obtenidos en las pruebas SaberPro de los 
años 2017 y 2018 de los programas de ingeniería ambiental y sus equivalentes con el 
fin de segregar toda la información de las bases de datos. 
 
2. Establecer una correlación entre cada componente, análisis estadístico a 
partir de valores, metodología dado el efecto de agentes influenciadores cualitativos y 
cuantitativos tanto externos como internos y generar el modelo estadístico. 
 
3. Proponer estrategias de fortalecimiento en pro del mejoramiento de los 
resultados de las pruebas SaberPro de acuerdo a la metodología de marco lógico y 
componentes estadísticos recolectados para el programa de ingeniería ambiental y 
sanitaria de la Universidad de La Salle. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
25 
 
2. Marco de referencia 
2.1 Antecedentes 
 
Se consultan los siguientes documentos como base para relacionar toda la 
información que se desea plasmar en el proyecto, debido a que la información general se 
encuentra en bases de datos del ICFES junto a otras bases de datos y los análisis de los 
exámenes se disponen en el programa de ingeniería ambiental de la Universidad de La Salle 
únicamente y a los cuales no se tiene libre acceso. 
 
2.1.1 Mendoza Pinilla & Martínez Rodríguez (2017). Análisis de los Resultados de 
la Evaluación en Competencias Genéricas de las Pruebas SABERPRO 2014 en Programas 
de Licenciatura en el Área de las Ciencias Naturales y Educación Ambiental de Cuatro 
Universidades del País. 
 
El objetivo principal de este trabajo de grado de investigación e innovación fue 
analizar los factores asociados (institucionales y sociodemográficos) a los resultados en las 
Competencias Genéricas de las pruebas SABERPRO del año 2014 por medio de un estudio 
de análisis cuantitativo (estudio correlacional descriptivo) y un análisis cualitativo, con el 
propósito de brindar insumos que posibiliten la toma de decisiones en la cualificación de 
procesos institucionales. El presente plan de trabajo de investigación e innovación 
vinculado al grupo de Investigación BER: Biología, Enseñanza y Realidades, de la 
Universidad Distrital Francisco José de Caldas; cuyo aporte es valioso para la formación de 
profesores de Ciencias Naturales. 
 
Con el artículo ilustrado, se desea tener una referencia base para poder segregar 
información cualitativa y de igual modo, poder organizarla, compararla y generar 
investigación a partir de resultados prematuros para generar una incertidumbre menor 
frente a resultados cuantitativos. 
 
2.1.2 Reyes, L., & Cañón, M. (2013). Enfrentando los resultados del programa de 
ingeniería de sistemas de la Universidad Simón Bolívar con las pruebas SaberPro. 
Investigación e Innovación en Ingenierías, 1(1). 
 
El objetivo principal de este trabajo fue analizar la evaluación en la educación, 
orientar y apoyar las acciones de mejoramiento de calidad mediante la obtención, análisis e 
interpretación de información valida y confiable. La aplicación de pruebas sistematizadas 
en busca de calidad permite establecer vínculos entre resultados, avances, evolución y 
madurez en el desempeño del futuro estudiante incluyendo su visión en el campo laboral. 
En Colombia un buen referente de calidad en la educación, es obtener resultados 
satisfactorios en los puntajes de las pruebas SaberPro, realizada por el estado y desarrollada 
por los estudiantes de instituciones de educación superior. 
Por esto, el objetivo del presente artículo, se relaciona con el desarrollo del 
documento a elaborar para la inferencia de competencias específicas para generar gráficos y 
comparaciones de información específica para elaborar conclusiones o recomendaciones. 
 
 
 
26 
 
2.1.3 Velásquez, & Ríos (2017). Análisis sobre Competencias Específicas en 
Pruebas SaberPro 2014 en Programas de Formación en Licenciatura en Biología, 
Licenciatura en Química, Licenciatura en Física y Licenciatura en Ciencias Naturales y 
Educación Ambiental de Cuatro (4) Universidades del País. 
 
Esta propuesta de investigación demostró la importancia de la educación como un 
eje fundamental en el desarrollo en el país, y por tanto se estructura en el contexto de la 
Línea de Investigación: Conocimiento Profesional del Profesor de Biología del Grupo de 
Investigación Biología Enseñanza y Realidades - BER, y problematiza ¿en qué medida 
factores institucionales y sociodemográficos inciden en los resultados de la evaluación de 
las competencias enseñar,evaluar y formar del módulo de competencias específicas de la 
prueba SaberPro 2014 de 8 programas de Licenciatura en el área de Ciencias Naturales y 
Educación Ambiental de las universidades: Universidad Distrital Francisco José de Caldas, 
Universidad Pedagógica Nacional, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, y 
Universidad del Tolima. 
 
Este estudio como principales resultados se mostró la fuerte relación evidenciada 
en los factores institucionales acreditación institucional, malla curricular, y formación 
máxima docente en contraste con la baja relación evidenciada en los factores 
sociodemográficos, pues solo muestra una relación débil con el factor estrato 
socioeconómico. 
Es importante resaltar el aporte de la metodología mixta, pues el modelo de 
análisis diseñado en un principio se vio enriquecido con categorías emergentes que no se 
había planteado originalmente. De la misma forma se resalta como Universidades que 
ofrecen programas de formación específica obtienen mejores resultados que las 
Universidades que ofrecen formación en campos multidisciplinares. 
 
2.1.4 “El rediseño de la carrera de ingeniería ambiental. Demanda ocupacional 
según políticas públicas y tendencias de los actores y sectores vinculados a la producción 
de la zona de desarrollo 5 litoral-centro, ecuador” (Urdaningo & Yépez & Guerrero, 2017) 
 
En el estudio anterior se detallaron aspectos relevantes para el rediseño de la 
carrera Ingeniería Ambiental, resultado del proyecto de Rediseño en la Universidad Técnica 
Estatal de Quevedo, Ecuador. La demanda ocupacional se encuentra afín con el ejercicio 
real y posible de la profesión. En consecuencia, Fue fundamental determinar la demanda 
ocupacional de ingenieros 
ambientales a nivel regional y local, considerando el Plan Nacional del Buen 
Vivir, Código Orgánico de Organización Territorial, Autonomía y Descentralización, 
Agenda de Desarrollo Zonal 5, Planes de Desarrollo y Ordenamiento Territorial 
Provinciales y Municipales, actores y sectores vinculados a la producción. 
 
Esto permitió justificar la formación de nuevos profesional es de la carrera de 
Ingeniería Ambiental, considerando los requerimientos establecidos en el Reglamento de 
Régimen Académico Ecuatoriano. De esta manera, se pudo evidenciar la relación entre los 
campos de actuación de los futuros ingenieros ambientales y las necesidades locales, 
nacionales y globales relativas a la problemática ambiental que enfrentan los asentamientos 
humanos, a fin de promover el desarrollo dela sociedad en armonía con la naturaleza. 
 
27 
 
El principal demandante de mano de obra calificada en temas ambientales fueron 
las empresas privadas, seguido por los Gobiernos Autónomos Descentralizados 
Municipales, Provinciales, Parroquiales. 
 
Con base al análisis de las necesidades del presente artículo, se plantean generar 
estrategias para la formación de mejores profesionales de ingeniería ambiental y sanitaria, 
en donde se enfoquen los exámenes estatales que evaluaban la calidad de la educación de 
las diferentes alma mater expuestas en el documento. 
 
2.1.5 Rodríguez. (2017). Análisis de resultados pruebas SaberPro Universidad de 
la Salle [diapositivas de PowerPoint] 
 
La presentación realizada por Jesica Rodríguez en el año 2017, se realizó un 
análisis de los resultados de las pruebas SaberPro hechas por los estudiantes de la 
universidad de la Salle, en donde se segrego la información por resultados, con el fin de 
evaluar y proporcionar un reporte del grado de desarrollo de habilidades y conocimientos 
generales y particulares de estudiantes que cursaban el 75% de los créditos. 
 
Esta presentación puede generar herramientas metodológicas para analizar la 
información de los diferentes programas de ingeniería ambiental, para generar resultados 
más claros y con un razonamiento cuantitativo más certero de cara a generar estrategias de 
fortaleza. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
28 
 
 
 
2.2 Marco teórico 
 
2.2.1 Ingeniería Ambiental en el mundo. 
La acción humana sobre los ecosistemas para obtener beneficios de ellos ha 
causado a lo largo de la historia de la humanidad impactos negativos que han puesto en 
peligro la naturaleza, e inclusive amenazando en gran magnitud la estabilidad del planeta; 
de esta manera conlleva a pensar que la sociedad se encuentra en una paradoja en donde la 
naturaleza ha proporcionado los insumos y herramientas para el buscar el bienestar humano 
y así mismo la humanidad ha debilitado la capacidad de resiliencia del planeta poniendo en 
peligro e incertidumbre su estabilidad. 
Tal paradoja ambiental ha alcanzado el límite natural cuyo origen se remonta en la 
base de producción y consumo de la humanidad, a pesar de esto los más grandes 
pensadores y personas que dieron solución a necesidades críticas de la humanidad nunca se 
imaginaron que sus acciones pudiesen conllevar a un declive de la sostenibilidad ambiental. 
Rodríguez (2012). 
Los primeros pasos hacia el surgimiento de la Ingeniería Ambiental , nace en el 
concepto del “Ambientalismo” donde crece la conciencia mundial sobre la importancia de 
proteger, preservar y conservar el medio ambiente frente a los graves problemas 
ambientales (Extinción masiva de especies de flora y fauna, contaminación de fuentes 
hídricas, contaminación del aire accidentes industriales, etc.) que han ido surgiendo a través 
de los años y que han puesto en incertidumbre la seguridad ambiental y provocando la 
insostenibilidad de las sociedades 
Los primeros pasos a la evolución de la Ingeniería Ambiental comienzan en el 
siglo XIX con la construcción de la red de alcantarillado en la ciudad de Londres cuyo 
antecedente radica en los brotes de enfermedades relacionadas al consumo de aguas sin 
ningún tipo de tratamiento. Todo el conjunto de esfuerzos encaminados a la protección del 
medio ambiente ven sus frutos en la generación de leyes que buscan restringir la actividad 
contaminante del hombre que posteriormente perjudicaría al ambiente tales como las leyes 
que regulan la construcción de alcantarillados en la ciudad de Londres y que dan a entender 
a la sociedad la relación de la salud y el bienestar con la calidad del medio ambiente. 
Como respuesta a las consecuencias generadas después de la Segunda Guerra 
Ambiental entre las cuales se destacan los holocaustos y el uso grandes cantidades de 
recursos naturales para los países en desarrollo, la UNESCO genera la Política 
Internacional Para el Cuidado del Medio Ambiente en el año 1960 cuya difusión causo gran 
revuelo en la comunidad internacional Frente a las problemática ambientales y sus 
consecuencias cercanas. 
Entre los años de 1965 y 1968 grandes científicos solicitan la creación de la 
Fundación del Patrimonio Mundial con el objetivo de proteger la naturaleza, el paisaje y los 
sitios de gran importancia histórica y no es sino hasta 1968 donde se reunieron grandes 
representantes de la industria, ciencia, economía y gobierno (Reunión que llevo el nombre 
del Club de Roma) donde llegaron a concluir las situaciones catastróficas que generarían 
amenazas a la población mundial. Posteriormente en el año 1972 se lleva a cabo la 
29 
 
Conferencia de Estocolmo donde cerca de 113 naciones acordaron adelantar acciones para 
resolver problemáticas ambientales tales como la contaminación a recursos hídricos y 
frenar la generación de factores que causarían la lluvia acida como lo indica Rodríguez 
Becerra, Alberto (2012). 
En el año 1992 González (2015), señala que se lleva a cabo la gran cumbre 
mundial de medio ambiente bautizada como la Cumbre de la Tierra de Rio de Janeiro cuyo 
propósito era la adopción de un programa que tuviese en cuenta cuestiones relacionadas a la 
salud, bienestar, medio ambiente, desertificación, gestión de recursos hídricos 
Finalmente varias instituciones a nivel mundial adoptan el