Eficiencia relativa de las Administraciones Departamentales colombianas en cuanto a la gestión de la educación preescolar, primaria, Secundaria y media pública

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dc.contributor.advisorRodríguez Lozano , Gloria Isabel
dc.contributor.authorToledo Franco, Laura
dc.coverage.countryColombia
dc.date.accessioned2025-11-25T13:35:17Z
dc.date.available2025-11-25T13:35:17Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionilustraciones a color, diagramas, fotografías, mapas, tablasspa
dc.description.abstractLa gestión educativa en el marco de la gestión pública es un proceso ampliamente estudiado y que ha sufrido diversos cambios a lo largo del tiempo, debido no solo como reacción a las diferentes situaciones externas, de índole socioeconómico que le han influenciado, sino también a la apropiación de las diferentes teorías económicas, sociales y administrativas. Dentro de estos destaca la necesidad de medir su eficiencia, razón por la cual en el presente trabajo se presenta la metodología DEA (Data Envelopment Analysis) como una solución para realizar el cálculo de la eficiencia relativa, que para el caso particular se comparan las administraciones departamentales en Colombia, con foco en la educación preescolar, primaria, secundaria y media oficial, durante los años 2018 a 2021, con el fin de hallar las más eficientes y poder dar recomendaciones a partir de su información a las menos eficientes. Sumado a ello, en este período de tiempo se tuvo como principal evento que pudo haber tenido incidencia en los resultados la pandemia por coronavirus que ocurrió en 2020, pues cambió algunos factores en la manera como se presta el servicio educativo en el territorio nacional. Para ello se usó el modelo DEA BCC, trabajado por Banker, Charnes y Cooper, que trabaja retornos variables de Escala. Se tomó información principalmente de la base de datos EDUC del Departamento Nacional de Estadísticas – DANE, de los datos abiertos del Ministerio de Educación Nacional – MEN y de los informes presupuestales de cada una de las administraciones departamentales de cada uno de los años de estudio. Encontrando, por ejemplo, que a nivel de preescolar entre el 75% y el 84% de las administraciones departamentales fueron eficientes localmente en los 4 años de estudio, y solo 51% al 57% lo fueron globalmente. También se obtuvo que la extensión de los departamentos fue una variable determinante en el estudio de la eficiencia relativa de las administraciones departamentales, pues se encontró que los departamentos ineficientes generalmente tenían amplias extensiones, mientras que los eficientes presentaban áreas menores (Texto tomado de la fuente).spa
dc.description.abstractEducational management in the framework of public management is a widely studied process that has undergone several changes over time, not only as a reaction to the different external situations of socioeconomic nature that have influenced it, but also to the appropriation of the different economic, social and administrative theories. Among these, the need to measure their efficiency stands out, which is why this paper presents the DEA (Data Envelopment Analysis) methodology as a solution to calculate the relative efficiency, which in this particular case compares the departmental administrations in Colombia, focusing on preschool, primary, secondary and secondary education, during the years 2018 to 2021, in order to find the most efficient and to be able to give recommendations based on their information to the less efficient ones. In addition, in this period, the main event that could have had an impact on the results was the coronavirus pandemic that occurred in 2020, since it changed some factors in the way the educational service is provided in the national territory. The DEA BCC model, developed by Banker, Charnes, and Cooper, which works with variable returns to scale, was used for this purpose. Information was taken mainly from the EDUC database of the National Department of Statistics - DANE, from the open data of the Ministry of National Education - MEN and from the budget reports of each of the departmental administrations for every year in this study. Finding, for example, that at the preschool level between 75% and 84% of the departmental administrations were locally efficient during the 4 years of the study, while only 51% to 57% were globally efficient. It was also found that the size of the departments was a determining variable in the study of the relative efficiency of the departmental administrations, since inefficient departments generally had large areas, while efficient ones had smaller areas.eng
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagister en Ingeniería Industrial
dc.description.methods3. Metodología 3.1 Diseño de la investigación Este proyecto, según su objeto de estudio, corresponde a una investigación aplicada, ya que está orientado a adquirir nuevos conocimientos y alcanzar un objetivo específico, tal como se describió previamente: “Determinar la eficiencia relativa de las Administraciones Departamentales en Colombia para los años 2018 a 2021, respecto a la gestión en educación oficial, utilizando Análisis Envolvente de Datos (DEA)”. De acuerdo con la naturaleza de sus objetivos, se clasifica como una investigación de tipo descriptiva, dado que, a partir de la aplicación de un método para analizar datos y estimar la eficiencia relativa, se examina la información obtenida y se formulan recomendaciones fundamentadas en la literatura existente. Por otro lado, si se considera la naturaleza de la información utilizada, esta investigación es mixta, pues inicialmente se aplica un método cuantitativo (DEA) sobre una base de datos, para luego realizar un análisis cualitativo y proponer recomendaciones orientadas a mejorar la eficiencia relativa. Así, el enfoque es primero cuantitativo y posteriormente cualitativo, lo que la define como una investigación explicativa secuencial. En cuanto al nivel de interacción entre disciplinas, esta investigación se considera preliminarmente unidisciplinaria, ya que no contempla una interacción formal con otras áreas. Sin embargo, dado que el tema central -la eficiencia relativa en la gestión educativa- es abordado desde diversas disciplinas como la ingeniería industrial, administración de empresas, economía y educación, entre otras, también puede catalogarse como multidisciplinaria, tal como se evidenció en la revisión de antecedentes. A continuación, se describen los elementos empleados en el desarrollo de la medición de la eficiencia relativa de las administraciones departamentales en educación pública preescolar, primaria, secundaria y media en Colombia. Se detallan el método DEA seleccionado, la población objetivo, el periodo temporal de la medición, las fuentes de datos utilizadas y el software empleado para la estimación. Finalmente, se presentan las variables de estudio (entradas y salidas) junto con un análisis descriptivo de la data usada. 3.2 Especificación del modelo En concordancia con lo presentado en los numerales 2.3 y 2.4, donde se expusieron los modelos DEA seminales y la revisión sistemática de la literatura, se estimará la eficiencia relativa de las administraciones departamentales en la gestión educativa utilizando un modelo DEA BCC. Esta elección responde a que, como se mencionó previamente, la administración educativa no presenta retornos constantes a escala, por lo que para evitar errores derivados de esta suposición se emplean modelos con retornos variables a escala. La población objetivo está conformada por todas las administraciones departamentales de educación preescolar, primaria, secundaria y media en Colombia que reportan datos al Ministerio de Educación Nacional (MEN) y que se encuentran en los boletines técnicos del DANE. Para cada año del periodo 2018-2021 se consideró exclusivamente la administración de educación pública, también llamada oficial, dejando de lado los modelos flexibles de educación y los programas CLEI (Ciclos Lectivos Especiales Integrados). Esta ventana temporal permite analizar datos previos, durante y posteriores a la pandemia de COVID-19, lo cual posibilita evaluar si las modificaciones generadas por este fenómeno afectaron la eficiencia de las administraciones departamentales. La principal fuente de datos es la base EDUC del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), obtenida a través de la encuesta anual que diligencian todas las sedes educativas del país, públicas y privadas, mediante el formato C-600. Esta encuesta recoge información sobre población escolar, estudiantes, docentes, personal administrativo e infraestructura, abarcando niveles desde preescolar hasta educación media, incluyendo educación para adultos mediante CLEI y modelos educativos flexibles. Otra fuente importante es la sección de Datos Abiertos del Ministerio de Educación Nacional, que recopila información detallada por entidad territorial y nivel educativo, además de estadísticas sectoriales. También se utilizó información de los informes de ejecución de gastos de cada departamento para determinar la inversión en educación en cada uno de los años estudiados. La estimación de los modelos DEA se realizó con el programa de computador DEAP desarrollado por Tim Coelli de la Universidad de New England en Australia. Este programa está escrito en Fortran (Lahey F77LEM/32) compatible con computadores IBM. Este programa basado en DOS es corrido por el explorador de archivos de Windows, el programa consiste en un conjunto de archivos donde el usuario crea uno que contiene los datos y otro que contiene las instrucciones, se inicia abriendo el programa DEAP en “símbolo del sistema” y ahí pide escribir el nombre del archivo de instrucciones, luego el programa las ejecuta y genera el archivo de salida con los resultados, todos estos son archivos de texto que pueden ser leídos por Notepad o cualquier procesador de texto (Coelli, 1996). En este análisis se utilizó específicamente el modelo aditivo VRS, que permite desarrollar modelos DEA básicos, con orientación a entradas o salidas y bajo rendimientos variables de escala (BCC), así como rendimientos crecientes, decrecientes y generalizados. En esta oportunidad se usó orientación a las salidas debido a que es complejo para cada DMU tener control sobre las entradas como lo son la cantidad de población en edad escolar para cada nivel educativo y la extensión del departamento, mientras que, para la inversión en educación, pueden tener algún control, aunque como se explicó en el Capítulo 1, gran parte de estas directrices provienen de la administración central y el Ministerio de educación Nacional. Cabe anotar adicionalmente, que se utilizó un modelo DEA en una sola etapa. 3.3 Selección de variables de entrada y salida A partir de la revisión de la literatura relativa a la aplicación de DEA en el sector educativo y los comentarios sobre la selección de variables en estimaciones de eficiencia, se describen a continuación las variables seleccionadas como entradas y salidas para cada una de las estimaciones realizadas. El primer criterio de selección fue la disponibilidad de las variables en las dos bases de datos mencionadas. En segundo lugar, se consideraron únicamente variables cuantitativas, dado que los modelos DEA seleccionados requieren este tipo de datos. La relevancia identificada para cada variable en la literatura, así como sus posibilidades de interpretación, fueron tenidas en cuenta en la selección. Cabe anotar que se omitieron variables disponibles en las fuentes pero que no contaban con información completa para todos los años de estudio, como la cantidad de beneficiarios del Programa de Alimentación Escolar (PAE) o la cantidad de graduados con doble titulación con el SENA. Estas variables de salida hubieran sido interesantes, pero debido a la poca fiabilidad y a la falta de datos para todos los años, se decidió omitirlas, pues la presencia de datos atípicos y extremos constituye una de las principales restricciones para la aplicación de modelos DEA de una etapa. El estudio se realizará en cuatro corridas diferentes por cada año, una por cada nivel educativo: preescolar, primaria, secundaria y media. Aunque muchas de las variables de entrada y salida se usan en todos los niveles para el mismo año, algunas son específicas de ciertos niveles, por lo que se presentan segregadas según el nivel educativo. Se evaluó la posibilidad de incluir otras variables de entrada, como la cantidad de personas contratadas en la secretaría de educación de cada departamento, pero al no disponer de esta información para todas las unidades de decisión ni conocer su vigencia en los años 2018-2021, se prefirió omitirla para garantizar la fiabilidad de los datos. Aunque es importante estudiar cómo se relaciona el personal administrativo con la eficiencia, la falta de una fuente confiable impidió su inclusión. 3.3.1 Variables de entrada y salida para preescolar En resumen, las entradas y salidas para este nivel se ven en el Diagrama 3 y se explican una a una a continuación Diagrama 2. Proceso de gestión educativa a nivel departamental para preescolar, resumen de variables de entrada y salida Fuente: Elaboración propia Entradas  Total de población en edad de cursar preescolar (5 - 7 años) que puede ser beneficiaria de los servicios educativos impartidos por el sector oficial durante cada uno de los años de estudio (2018 – 2021) (Unidades: Número de Ciudadanos) (POB5-7A) : Se seleccionó esta variable para el modelo debido a que permite establecer la cantidad de personas del departamento que pueden ser beneficiadas por las políticas educativas para preescolar y genera una idea de la cantidad de usuarios a cargo de cada administración, a pesar que al hablar de educación oficial y comparar con el total de población en edad escolar que accede al sistema educativo oficial en preescolar, se está omitiendo la población que accede a la educación en el sector privado llevando a incertidumbre en el cálculo, permite establecer esta relación y proporciona una visual de la cantidad de personas a las cuales les es garantizado el derecho a educación en el departamento en este nivel educativo.  Extensión del Departamento durante los años de estudio (2018 - 2021) (Unidades: Km2) (EXTDEPTO): Con el fin de entender la densidad de instituciones educativas de cada uno de los departamentos de Colombia, se propone esta variable para indicar la superficie de cada territorio y contrastar esta información con la cantidad de colegios y demás instituciones de educación desde preescolar a media en funcionamiento en el departamento, de acuerdo con la salida “Número de instituciones oficiales de educación preescolar del departamento en los años de estudio (2018 - 2021)”.  Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media de cada departamento en cada uno de los años de estudio (2018 – 2021) (Unidades: millones de pesos colombianos ($COP)) (INVEDUC): Mediante esta entrada se espera cuantificar la porción presupuestal de cada administración que es efectivamente destinada a gestionar y mejorar la cobertura y calidad de la educación de su correspondiente comunidad, para así relacionarlo con todo lo que se ejecuta en este rubro como salidas, como contratación de docentes de preescolar, cantidad de estudiantes de preescolar, así como cantidad de planteles educativos, inversión en número de herramientas TIC, inversión en mejora de instalaciones, entre otros. Salidas  Número de docentes de educación preescolar oficial en el departamento para 2018 - 2021 (Unidades: Número de docentes) (DOCPREES): Teniendo en cuenta el papel clave de los docentes en la gestión de la educación de acuerdo con su papel fundamental en la transmisión de conocimientos, en la planificación y organización del contenido, en la evaluación y retroalimentación, en la comunicación y colaboración, y en la formación integral de los estudiantes, se contempla esta salida como medida de la cantidad de docentes de preescolar que hay en función de la entrada de Total de población en edad de cursar preescolar para los años de 2018 a 2021 y la salida de la cantidad de estudiantes en este nivel educativo para este mismo período de tiempo.  Número de ciudadanos en edad escolar -5 a 7 años- vinculados al sistema educativo específicamente preescolar en 2018 - 2021 (Unidades: Número de Ciudadanos) (ESTPREES): Se seleccionó esta, como variable de salida para el modelo debido a que indica a cuántas personas de la región se les está brindando el servicio educativo. Por lo que en relación con la entrada de “de Total de población en edad de cursar preescolar (5 a 7 años) en el departamento”, permite conocer el porcentaje de la población local que goza de su derecho a la educación.  Número de instituciones oficiales de educación preescolar (Unidades: Número de Instituciones) (NUMINSTOFIPREES): Mediante la información aportada por esta salida y su relación con la entrada “Extensión del Departamento” se podrá contar con la relación de densidad de instituciones de educación preescolar gestionadas por los gobiernos departamentales.  Cantidad de bienes TIC por departamento en 2018 - 2021 (Unidades: Número de equipos) (NUMBIENESTIC): En la actualidad las herramientas tecnológicas e informáticas representan un elemento fundamental para el desarrollo de las actividades académicas (Heras, M 2015) por lo que mediante esta salida se podrá evaluar la gestión de las administraciones departamentales en proporcionar los implementos necesarios para desarrollar un proceso educativo de calidad a su población en edad escolar. En este caso se realizará el análisis específicamente para computadores de mesa, computadores portátiles y tablets.  Cantidad de aulas nuevas por departamento de 2018 – 2021 (Unidades: Número de aulas) (AULASNUEVAS): Esta variable es de vital importancia pues refleja cómo va creciendo la infraestructura educativa en cada DMU y como se va acoplando a las necesidades poblacionales, también mejorando un poco la calidad al disminuir el número de estudiantes por aula de clase. 3.3.2 Variables de entrada y salida para primaria En resumen, las entradas y salidas para este nivel se ven en el Diagrama 3, y como se observa en él hay algunas variables tanto de entrada como de salida que se usaran para los cálculos de eficiencia relativa basados en los cuatro niveles, por ello no se repetirá su explicación, estos son: Extensión del Departamento durante los años de estudio (2018 - 2021), Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media de cada departamento en cada uno de los años de estudio (2018 – 2021), Cantidad de bienes TIC por departamento en 2018 – 2021, Cantidad de aulas nuevas por departamento de 2018 – 2021. Las demás variables de entrada y salida se explicarán a continuación. Entradas  Total de población en edad de cursar primaria (7 - 11 años) que puede ser beneficiaria de los servicios educativos impartidos por el sector oficial durante cada uno de los años de estudio (2018 – 2021) (Unidades: Número de Ciudadanos) (POB7-11A) : Se seleccionó esta variable para el modelo debido a que permite establecer la cantidad de personas del departamento que pueden ser beneficiadas por las políticas educativas para primaria y genera una idea de la cantidad de usuarios a cargo de cada administración, a pesar que al hablar de educación oficial y comparar con el total de población en edad escolar que accede al sistema educativo oficial en primaria, se está omitiendo la población que accede a la educación en el sector privado llevando a incertidumbre en el cálculo, permite establecer esta relación y proporciona una visual de la cantidad de personas a las cuales les es garantizado el derecho a educación en el departamento en este nivel educativo. Salidas  Número de docentes de educación primaria oficial en el departamento para 2018 - 2021 (Unidades: Número de docentes) (DOCPRIMARIA): Teniendo en cuenta el papel clave de los docentes en la gestión de la educación de acuerdo con su papel fundamental en la transmisión de conocimientos, en la planificación y organización del contenido, en la evaluación y retroalimentación, en la comunicación y colaboración, y en la formación integral de los estudiantes, se contempla esta salida como medida de la cantidad de docentes de primaria que hay en función de la entrada de Total de población en edad de cursar primaria para los años de 2018 a 2021 y la salida de la cantidad de estudiantes en este nivel educativo para este mismo período de tiempo.  Número de ciudadanos en edad escolar -7 a 11 años- vinculados al sistema educativo específicamente primaria en 2018 - 2021 (Unidades: Número de Ciudadanos) (ESTPRIMARIA): Se seleccionó esta, como variable de salida para el modelo debido a que indica a cuántas personas de la región se les está brindando el servicio educativo. Por lo que en relación con la entrada de “de Total de población en edad de cursar primaria (7 a 11 años) en el departamento”, permite conocer el porcentaje de la población local que goza de su derecho a la educación.  Número de instituciones oficiales de educación primaria (Unidades: Número de Instituciones) (NUMINSTOFIPRI): Mediante la información aportada por esta salida y su relación con la entrada “Extensión del Departamento” se podrá contar con la relación de densidad de instituciones de educación primaria gestionadas por los gobiernos departamentales. 3.3.3 Variables de entrada y salida para secundaria En resumen, las entradas y salidas para este nivel se ven en el Diagrama 4, y como se observa en él hay algunas variables tanto de entrada como de salida que se usaran para los cálculos de eficiencia relativa basados en los cuatro niveles, por ello no se repetirá su explicación, estos son: Extensión del Departamento durante los años de estudio (2018 - 2021), Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media de cada departamento en cada uno de los años de estudio (2018 – 2021), Cantidad de bienes TIC por departamento en 2018 – 2021, Cantidad de aulas nuevas por departamento de 2018 – 2021. Las demás variables de entrada y salida se explicarán a continuación. Diagrama 4. Proceso de gestión educativa a nivel departamental para secundaria, resumen de variables de entrada y salida Fuente: Elaboración propia Entradas  Total de población en edad de cursar secundaria (12 - 15 años) que puede ser beneficiaria de los servicios educativos impartidos por el sector oficial durante cada uno de los años de estudio (2018 – 2021) (Unidades: Número de Ciudadanos) (POB12-15A) : Se seleccionó esta variable para el modelo debido a que permite establecer la cantidad de personas del departamento que pueden ser beneficiadas por las políticas educativas para secundaria y genera una idea de la cantidad de usuarios a cargo de cada administración, a pesar que al hablar de educación oficial y comparar con el total de población en edad escolar que accede al sistema educativo oficial en secundaria, se está omitiendo la población que accede a la educación en el sector privado llevando a incertidumbre en el cálculo, permite establecer esta relación y proporciona una visual de la cantidad de personas a las cuales les es garantizado el derecho a educación en el departamento en este nivel educativo. Salidas  Número de docentes de educación secundaria oficial en el departamento para 2018 - 2021 (Unidades: Número de docentes) (DOCSECUNDARIA): Teniendo en cuenta el papel clave de los docentes en la gestión de la educación de acuerdo con su papel fundamental en la transmisión de conocimientos, en la planificación y organización del contenido, en la evaluación y retroalimentación, en la comunicación y colaboración, y en la formación integral de los estudiantes, se contempla esta salida como medida de la cantidad de docentes de secundaria que hay en función de la entrada de población en edad de estar cursando grados de secundaria de cada departamento para los años 2018 a 2021 y la salida de la cantidad de estudiantes en este nivel educativo para este mismo período de tiempo.  Número de ciudadanos en edad escolar -12 a 15 años - vinculados al sistema educativo específicamente secundaria en 2018 - 2021 (Unidades: Número de Ciudadanos) (ESTSECUNDARIA): Se seleccionó esta, como variable de salida para modelo debido a que indica a cuántas personas de la región se les está brindando el servicio educativo. Por lo que en relación con la entrada de “Número de ciudadanos en edad escolar concretamente secundaria (12 a 15 años) del departamento”, permite conocer el porcentaje de la población local que goza de su derecho a la educación.  Número de instituciones oficiales de educación secundaria (Unidades: Número de Instituciones) (NUMINSTOFISEC): Mediante la información aportada por esta salida y su relación con la entrada “Extensión del Departamento” se podrá contar con la relación de densidad de instituciones de educación secundaria gestionadas por los gobiernos departamentales. 3.3.4 Variables de entrada y salida para media Resumidamente, las entradas y salidas para este nivel se ven en el Diagrama 5, y como se observa en él hay algunas variables tanto de entrada como de salida que se usaran para los cálculos de eficiencia relativa basados en los cuatro niveles, por ello no se repetirá su explicación, estos son: Extensión del Departamento durante los años de estudio (2018 - 2021), Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media de cada departamento en cada uno de los años de estudio (2018 – 2021), Cantidad de bienes TIC por departamento en 2018 – 2021, Cantidad de aulas nuevas por departamento de 2018 – 2021. Las demás variables de entrada y salida se explicarán posteriormente. Diagrama 5. Proceso de gestión educativa a nivel departamental para media, resumen de variables de entrada y salida Fuente: Elaboración propia Entradas  Total de población en edad de cursar media (16 - 17 años) que puede ser beneficiaria de los servicios educativos impartidos por el sector oficial durante cada uno de los años de estudio (2018 – 2021) (Unidades: Número de Ciudadanos) (POB16-17A) : Se seleccionó esta variable para el modelo debido a que permite establecer la cantidad de personas del departamento que pueden ser beneficiadas por las políticas educativas para educación media y genera una idea de la cantidad de usuarios a cargo de cada administración, a pesar que al hablar de educación oficial y comparar con el total de población en edad escolar que accede al sistema educativo oficial en media, se está omitiendo la población que accede a la educación en el sector privado llevando a incertidumbre en el cálculo, permite establecer esta relación y proporciona una visual de la cantidad de personas a las cuales les es garantizado el derecho a educación en el departamento en este nivel educativo. Salidas  Número de docentes de educación media oficial en el departamento para 2018 - 2021 (Unidades: Número de docentes) (DOCMEDIA): Teniendo en cuenta el papel clave de los docentes en la gestión de la educación de acuerdo con su papel fundamental en la transmisión de conocimientos, en la planificación y organización del contenido, en la evaluación y retroalimentación, en la comunicación y colaboración, y en la formación integral de los estudiantes, se contempla esta salida como medida de la cantidad de docentes de media que hay en función de la entrada de población total de cada departamento para los años de 2018 - 2021 y la salida de la cantidad de estudiantes en este nivel educativo en este mismo período de tiempo.  Número de ciudadanos en edad escolar -a partir de los 16 años- vinculados al sistema educativo específicamente educación media en 2018 - 2021 (Unidades: Número de Ciudadanos) (ESTMEDIA): Se seleccionó esta, como variable de salida para modelo debido a que indica a cuántas personas de la región se les está brindando el servicio educativo. Por lo que en relación con la entrada de “Número de ciudadanos en edad escolar concretamente educación media (16 a 17 años) del departamento”, permite conocer el porcentaje de la población local que goza de su derecho a la educación.  Cantidad de estudiantes graduados de grado 11 por departamento en 2018 – 2021 (Unidades: # de estudiantes) (GRADUADOSONCE): Esta variable de salida es el resultado de 11 años de ingresos, pues esa es la cantidad de grados que contempla el sistema educativo colombiano, por ende, es de vital interés y nos permite un poco ver la continuidad, siendo el fin principal del sistema de educación oficial desde primaria hasta media, pasando por secundaria, graduar bachilleres.  Número de instituciones oficiales de educación media (Unidades: Número de Instituciones) (NUMINSTOFIMED): Mediante la información aportada por esta salida y su relación con la entrada “Extensión del Departamento” se podrá contar con la relación de densidad de instituciones de educación media gestionadas por los gobiernos departamentales. 3.4 Análisis descriptivo de los datos A seguir se presentan la información de correlación entre las variables para cada conjunto de datos de cada corrida, es decir, de los datos segregados año a año y por nivel de estudios (Tabla 1-Tabla 16). Esto en razón a que nos permite aproximarnos al comportamiento de las variables, y evitar la sobre especificación de las medidas de eficiencia relativa, al estimar variables que aporten información ya contenida en otras variables. No obstante, dado que DEA es una metodología no paramétrica, es factible incluir variables que pueden no tener correlaciones estadísticamente significativas, pero que expresen la misión y objetivos de las unidades analizadas (Sarrico & Rosa, 2009). Tabla 1. Correlograma para los datos de preescolar de 2018 POB5-7A EXTDEPTO INVEDUC DOCPREES ESTPREES NUMINSTOFIPREES NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB5-7A 1.00 EXTDEPTO -0.25 1.00 INVEDUC 0.86 -0.26 1.00 DOCPREES 0.97 -0.32 0.91 1.00 ESTPREES 0.99 -0.29 0.86 0.98 1.00 NUMINSTOFIPREES 0.58 -0.10 0.30 0.51 0.58 1.00 NUMBIENESTIC 0.84 -0.28 0.60 0.76 0.82 0.77 1.00 AULASNUEVAS 0.27 -0.18 0.11 0.23 0.28 0.49 0.48 1.00 Fuente: Elaboración propia Tabla 2. Correlograma para los datos de primaria de 2018 POB7-11A EXTDEPTO INVEDUC DOCPRIMARIA ESTPRIMARIA NUMINSTOFIPRI NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB7-11A 1.00 EXTDEPTO -0.25 1.00 INVEDUC 0.76 -0.26 1.00 DOCPRIMARIA 0.96 -0.24 0.72 1.00 ESTPRIMARIA 0.99 -0.25 0.76 0.97 1.00 NUMINSTOFIPRI 0.63 -0.07 0.29 0.80 0.64 1.00 NUMBIENESTIC 0.87 -0.28 0.60 0.89 0.85 0.77 1.00 AULASNUEVAS 0.35 -0.18 0.11 0.38 0.35 0.48 0.48 1.00 Fuente: Elaboración propia Tabla 3. Correlograma para los datos de secundaria de 2018 POB12-15A EXTDEPTO INVEDUC DOCSECUNDARIA ESTSECUNDARIA NUMINSTOFISEC NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB12-15A 1.00 EXTDEPTO -0.26 1.00 INVEDUC 0.75 -0.26 1.00 DOCSECUNDARIA 0.99 -0.25 0.76 1.00 ESTSECUNDARIA 0.99 -0.25 0.75 0.99 1.00 NUMINSTOFISEC 0.84 -0.09 0.43 0.88 0.86 1.00 NUMBIENESTIC 0.89 -0.28 0.60 0.91 0.90 0.86 1.00 AULASNUEVAS 0.35 -0.18 0.11 0.36 0.36 0.35 0.48 1.00 Fuente: Elaboración propia Tabla 4. Correlograma para los datos de media de 2018 POB16-17A EXTDEPTO INVEDUC DOCMEDIA ESTMEDIA NUMINSTOFIMED NUMBIENESTIC AULASNUEVAS GRADUADOSONCE POB16-17A 1.00 EXTDEPTO -0.27 1.00 INVEDUC 0.76 -0.26 1.00 DOCMEDIA 0.98 -0.29 0.84 1.00 ESTMEDIA 0.99 -0.28 0.80 0.99 1.00 NUMINSTOFIMED 0.89 -0.17 0.50 0.85 0.88 1.00 NUMBIENESTIC 0.90 -0.28 0.60 0.88 0.90 0.89 1.00 AULASNUEVAS 0.36 -0.18 0.11 0.34 0.35 0.39 0.48 1.00 GRADUADOSONCE 0.99 -0.26 0.73 0.97 0.99 0.91 0.90 0.36 1.00 Fuente: Elaboración propia Tabla 5. Correlograma para los datos de preescolar de 2019 POB5-7A EXTDEPTO INVEDUC DOCPREES ESTPREES NUMINSTOFIPREES NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB5-7A 1.00 EXTDEPTO -0.25 1.00 INVEDUC 0.77 -0.26 1.00 DOCPREES 0.96 -0.32 0.80 1.00 ESTPREES 0.99 -0.28 0.76 0.96 1.00 NUMINSTOFIPREES 0.57 -0.08 0.31 0.40 0.57 1.00 NUMBIENESTIC 0.83 -0.29 0.57 0.78 0.81 0.74 1.00 AULASNUEVAS 0.36 -0.31 0.24 0.49 0.38 0.09 0.27 1.00 Fuente: Elaboración propia Tabla 6. Correlograma para los datos de primaria de 2019 POB7-11A EXTDEPTO INVEDUC DOCPRIMARIA ESTPRIMARIA NUMINSTOFIPRI NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB7-11A 1.00 EXTDEPTO -0.21 1.00 INVEDUC 0.57 -0.26 1.00 DOCPRIMARIA 0.97 -0.23 0.65 1.00 ESTPRIMARIA 0.99 -0.22 0.61 0.98 1.00 NUMINSTOFIPRI 0.72 -0.07 0.30 0.79 0.71 1.00 NUMBIENESTIC 0.88 -0.29 0.57 0.88 0.87 0.74 1.00 AULASNUEVAS 0.37 -0.31 0.24 0.33 0.39 0.10 0.27 1.00 Fuente: Elaboración propia Tabla 7. Correlograma para los datos de secundaria de 2019 POB12-15A EXTDEPTO INVEDUC DOCSECUNDARIA ESTSECUNDARIA NUMINSTOFISEC NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB12-15A 1.00 EXTDEPTO -0.23 1.00 INVEDUC 0.58 -0.26 1.00 DOCSECUNDARIA 0.97 -0.25 0.68 1.00 ESTSECUNDARIA 0.98 -0.23 0.63 0.99 1.00 NUMINSTOFISEC 0.87 -0.07 0.37 0.88 0.88 1.00 NUMBIENESTIC 0.88 -0.29 0.57 0.91 0.90 0.83 1.00 AULASNUEVAS 0.37 -0.31 0.24 0.36 0.39 0.15 0.27 1.00 Fuente: Elaboración propia Tabla 8. Correlograma para los datos de media de 2019 POB16-17A EXTDEPTO INVEDUC DOCMEDIA ESTMEDIA NUMINSTOFIMED NUMBIENESTIC AULASNUEVAS GRADUADOSONCE POB16-17A 1.00 EXTDEPTO -0.23 1.00 INVEDUC 0.58 -0.26 1.00 DOCMEDIA 0.93 -0.29 0.75 1.00 ESTMEDIA 0.96 -0.26 0.69 0.99 1.00 NUMINSTOFIMED 0.89 -0.16 0.46 0.86 0.89 1.00 NUMBIENESTIC 0.86 -0.29 0.57 0.89 0.90 0.86 1.00 AULASNUEVAS 0.35 -0.31 0.24 0.41 0.42 0.23 0.27 1.00 GRADUADOSONCE 0.95 -0.26 0.69 0.99 1.00 0.89 0.90 0.42 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 9. Correlograma para los datos de preescolar de 2020 POB5-7A EXTDEPTO INVEDUC DOCPREES ESTPREES NUMINSTOFIPREES NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB5-7A 1.00 EXTDEPTO -0.25 1.00 INVEDUC 0.76 -0.27 1.00 DOCPREES 0.97 -0.31 0.79 1.00 ESTPREES 0.99 -0.28 0.75 0.98 1.00 NUMINSTOFIPREES 0.55 -0.08 0.33 0.49 0.56 1.00 NUMBIENESTIC 0.83 -0.29 0.59 0.75 0.81 0.72 1.00 AULASNUEVAS 0.14 -0.07 0.08 0.14 0.16 0.22 0.21 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 10. Correlograma para los datos de primaria de 2020 POB7-11A EXTDEPTO INVEDUC DOCPRIMARIA ESTPRIMARIA NUMINSTOFIPRI NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB7-11A 1.00 EXTDEPTO -0.21 1.00 INVEDUC 0.58 -0.27 1.00 DOCPRIMARIA 0.97 -0.23 0.65 1.00 ESTPRIMARIA 1.00 -0.23 0.61 0.98 1.00 NUMINSTOFIPRI 0.71 -0.07 0.33 0.79 0.71 1.00 NUMBIENESTIC 0.87 -0.29 0.59 0.87 0.86 0.72 1.00 AULASNUEVAS 0.19 -0.07 0.08 0.21 0.21 0.22 0.21 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 11. Correlograma para los datos de secundaria de 2020 POB12-15A EXTDEPTO INVEDUC DOCSECUNDARIA ESTSECUNDARIA NUMINSTOFISEC NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB12-15A 1.00 EXTDEPTO -0.23 1.00 INVEDUC 0.59 -0.27 1.00 DOCSECUNDARIA 0.98 -0.25 0.68 1.00 ESTSECUNDARIA 0.99 -0.23 0.64 0.99 1.00 NUMINSTOFISEC 0.87 -0.06 0.39 0.88 0.87 1.00 NUMBIENESTIC 0.87 -0.29 0.59 0.90 0.90 0.81 1.00 AULASNUEVAS 0.19 -0.07 0.08 0.19 0.21 0.12 0.21 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 12. Correlograma para los datos de media de 2020 POB16-17A EXTDEPTO INVEDUC DOCMEDIA ESTMEDIA NUMINSTOFIMED NUMBIENESTIC AULASNUEVAS GRADUADOSONCE POB16-17A 1.00 EXTDEPTO -0.26 1.00 INVEDUC 0.63 -0.27 1.00 DOCMEDIA 0.96 -0.29 0.75 1.00 ESTMEDIA 0.99 -0.26 0.68 0.99 1.00 NUMINSTOFIMED 0.89 -0.15 0.48 0.85 0.89 1.00 NUMBIENESTIC 0.88 -0.29 0.59 0.89 0.90 0.85 1.00 AULASNUEVAS 0.18 -0.07 0.08 0.19 0.20 0.18 0.21 1.00 GRADUADOSONCE 0.98 -0.25 0.66 0.98 0.99 0.90 0.89 0.19 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 13. Correlograma para los datos de preescolar de 2021 POB5-7A EXTDEPTO INVEDUC DOCPREES ESTPREES NUMINSTOFIPREES NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB5-7A 1.00 EXTDEPTO -0.26 1.00 INVEDUC 0.77 -0.27 1.00 DOCPREES 0.94 -0.31 0.82 1.00 ESTPREES 0.99 -0.27 0.76 0.95 1.00 NUMINSTOFIPREES 0.49 -0.08 0.30 0.48 0.52 1.00 NUMBIENESTIC 0.93 -0.30 0.71 0.85 0.93 0.63 1.00 AULASNUEVAS 0.75 -0.24 0.83 0.77 0.73 -0.04 0.64 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 14. Correlograma para los datos de primaria de 2021 POB7-11A EXTDEPTO INVEDUC DOCPRIMARIA ESTPRIMARIA NUMINSTOFIPRI NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB7-11A 1.00 EXTDEPTO -0.26 1.00 INVEDUC 0.66 -0.27 1.00 DOCPRIMARIA 0.96 -0.24 0.66 1.00 ESTPRIMARIA 1.00 -0.26 0.66 0.96 1.00 NUMINSTOFIPRI 0.79 -0.06 0.37 0.88 0.79 1.00 NUMBIENESTIC 0.88 -0.30 0.71 0.88 0.88 0.75 1.00 AULASNUEVAS 0.57 -0.24 0.83 0.48 0.57 0.13 0.64 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 15. Correlograma para los datos de secundaria de 2021 POB12-15A EXTDEPTO INVEDUC DOCSECUNDARIA ESTSECUNDARIA NUMINSTOFISEC NUMBIENESTIC AULASNUEVAS POB12-15A 1.00 EXTDEPTO -0.25 1.00 INVEDUC 0.64 -0.27 1.00 DOCSECUNDARIA 0.98 -0.25 0.70 1.00 ESTSECUNDARIA 0.99 -0.26 0.69 0.99 1.00 NUMINSTOFISEC 0.84 -0.06 0.37 0.87 0.84 1.00 NUMBIENESTIC 0.89 -0.30 0.71 0.93 0.92 0.75 1.00 AULASNUEVAS 0.51 -0.24 0.83 0.55 0.57 0.13 0.64 1.00 Fuente: Elaboración Propia Tabla 16. Correlograma para los datos de media de 2021 POB16-17A EXTDEPTO INVEDUC DOCMEDIA ESTMEDIA NUMINSTOFISMED NUMBIENESTIC AULASNUEVAS GRADUADOSONCE POB16-17A 1.00 EXTDEPTO -0.21 1.00 INVEDUC 0.54 -0.27 1.00 DOCMEDIA 0.84 -0.28 0.76 1.00 ESTMEDIA 0.89 -0.27 0.70 0.99 1.00 NUMINSTOFISMED 0.78 -0.15 0.47 0.86 0.88 1.00 NUMBIENESTIC 0.75 -0.30 0.71 0.95 0.93 0.81 1.00 AULASNUEVAS 0.43 -0.24 0.83 0.65 0.59 0.22 0.64 1.00 GRADUADOSONCE 0.87 -0.26 0.65 0.97 0.99 0.90 0.92 0.53 1.00 Fuente: Elaboración Propia Como se observa en estas tablas con los coeficientes de correlación de cada conjunto de datos sin importar el año y el nivel educativo hay una fuerte correlación entre el número de docentes y la cantidad de estudiantes, que en casi todos los casos es de 0.99 a excepción de primaria que varía entre 0.96 y 0.99, y preescolar que varía entre 0.95 y 0.98 lo que es apenas natural gracias a que la interacción de estos dos actores es la que materializa la prestación del servicio educativo. Por otro lado, se experimenta también una alta correlación entre la variable de la población entre los diferentes rangos de edad con la cantidad de estudiantes del nivel correspondiente y el número de docentes, esto a que la cantidad de estudiantes es un porcentaje de esta población total en el rango etario y como se observó previamente el número de docentes en cada nivel obedece a la cantidad de estudiantes, razón por la cual esta varía desde 0.84 hasta 1. Para el caso de la cantidad de graduados de 11 es una variable que en todos los años de estudio también presentó una fuerte correlación no solo con la cantidad de estudiantes en media y la cantidad de docentes, así como la población entre 16 y 17 años en el departamento, sino también altamente correlacionada con variables como el número de instituciones oficiales de media, así como el número de bienes TIC, esto en razón a que la cantidad de instituciones en un nivel educativo está estrechamente ligado a la cantidad poblacional de estudiantes que necesita acceder al servicio educativo así como la cantidad de graduados por año y por otro lado al ser el nivel superior el más propenso al uso de las TIC es evidente que haya una fuerte correlación entre estos dos datos. Adicionalmente, es importante destacar que la variable AULASNUEVAS el único año en que tuvo una fuerte correlación en todos los niveles educativos con el total de inversión en educación en cada departamento fue en el 2021, mientras que en 2020 año de la pandemia tuvo la más baja correlación, esto debido a la pandemia, lo que disminuyo la inversión en este ámbito, pues no se estaban usando las aulas ni se podían construir nuevas debido al decreto de pandemia, mientras que en 2021 ocurrió lo contrario, se invirtió más en este aspecto debido a la necesidad de proveer un servicio educativo en ambientes seguros sin sobrepasar la capacidad de las aulas que permitiera el correcto distanciamiento social. Además, es de relevancia notar que la variable de inversión en educación no presenta estrecha correlación con ninguna otra variable, en casi todos los casos se maneja por debajo de 0.83, a excepción del año 2018 a nivel de preescolar, donde presenta una alta correlación con la cantidad de docentes, estudiantes y la población en edad de cursar este nivel, lo cual implica que a pesar que gracias a esa inversión se contratan docentes, se construyen aulas, se dotan las instituciones de bienes TIC, ingresan estudiantes al servicio educativo, entre otras funciones relacionadas con las salidas, no hay una estrecha relación con ninguna variable y puede ser que las variables dejadas fuera del estudio por falta de datos como la cantidad de beneficiarios del programa de alimentación escolar, así como otras iniciativas puedan llevarse esta correlación con la inversión de cada departamento en materia educativa. Para finalizar, cabe destacar que la variable de Extensión del departamento la cual es invariable año a año se mantiene en correlación negativa con las demás variables, y con cifras cercanas a 0, lo que hace pensar que a pesar de ser una variable de interés como se nombró previamente no está estrechamente correlacionada con la prestación del servicio educativo en los departamentos. Además, es importante mencionar que la oferta educativa puede concentrarse en los departamentos pequeños con alta densidad poblacional, mientras que los departamentos más grandes al tener menor densidad poblacional tienen una menor oferta educativa y debido a ello la correlación inversa, materializando factores como la dificultad de acceso a oferta educativa para los territorios de gran extensión. Sumado al análisis previo por correlación entre las distintas variables, se presentan los siguientes mapas (Ilustración 1- Ilustración 16) que dan un registro de cómo estaba distribuida la población en los rangos etarios para entrar a los diferentes niveles de escolaridad durante los 3 años de estudio. Para todos los rangos etarios y los diferentes años de estudio (2018 – 2021) se mantienen los siguientes departamentos con mayor densidad de población en edad escolar: Antioquía, Bogotá DC y Valle del Cauca, así como los departamentos con menor cantidad de población en este rango etario, permanecen el archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina, Guainía, Vaupés y Guaviare. Llama la atención también el hecho de que en el año 2019 aumentó la población de manera significativa en todos los niveles, esto se debe a la manera como se colectó la información, puesto que en el año 2018 fue solo un estimado y ya en los años siguientes si fue tomada por medio de CENSOS y/o encuestas por parte del DANE, así como en 2021 vuelve a disminuir aunque no tan significativo como el aumento que hubo de 2018 a 2019, esto también en razón a las dinámicas sociodemográficas que se están viviendo en el país, como lo es la inversión de la pirámide poblacional y la disminución de la tasa de natalidad. Ilustración 1.Densidad de población en edad para cursar preescolar (5 a 7 años) en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 2. Densidad de población en edad para cursar primaria (7 a 11 años) en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 3. Densidad de población en edad para cursar secundaria (12 a 15 años) en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 4. Densidad de población en edad para cursar media (16 a 17 años) en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 5. Densidad de población en edad para cursar preescolar (5 a 7 años) en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 6. Densidad de población en edad para cursar primaria (7 a 11 años) en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 7. Densidad de población en edad para cursar secundaria (12 a 15 años) en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 8. Densidad de población en edad para cursar media (16 a 17 años) en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 9. Densidad de población en edad para cursar preescolar (5 a 7 años) en 2020 Fuente: Elaboración propia Ilustración 10. Densidad de población en edad para cursar primaria (7 a 11 años) en 2020 Fuente: Elaboración propia Ilustración 11. Densidad de población en edad para cursar secundario (12 a 15 años) en 2020 Fuente: Elaboración propia Ilustración 12. Densidad de población en edad para cursar media (16 a 17 años) en 2020 Fuente: Elaboración propia Ilustración 13. Densidad de población en edad para cursar preescolar (5 a 7 años) en 2021 Fuente: Elaboración propia Ilustración 14. Densidad de población en edad para cursar primaria (7 a 11 años) en 2021 Fuente: Elaboración propia Ilustración 15. Densidad de población en edad para cursar secundaria (12 a 15 años) en 2021 Fuente: Elaboración propia Ilustración 16. Densidad de población en edad para cursar media (16 a 17 años) en 2021 Fuente: Elaboración propia La información presente en estos mapas que nos indican la población a introducir en el sistema educativo, es valiosa contrastarla con las ilustraciones (Ilustración 17 - Ilustración 20) presentes en la siguiente página donde consolidan la inversión total en estos niveles educativos para cada año de estudio. De esta comparación encontramos que por ejemplo los departamentos con mayor cantidad de población a atender con la oferta educativa del sector oficial no son necesariamente los departamentos con mayor inversión en educación, siendo en todos los años de estudio los departamentos de Boyacá y Bogotá DC, los departamentos con mayor inversión en educación, a excepción de 2018, donde Boyacá no presenta una alta inversión. Es importante destacar que a pesar de que los departamentos de Antioquia y Valle del Cauca también reciben aportes sustanciosos en materia económica para el rubro de educación oficial en los niveles de preescolar, primaria, secundaria y media, no son los mayores, en comparación con los otros a pesar de tener la mayor cantidad de población a ser atendida por el sistema educativo. También es de resaltar que el departamento del Cauca figura entre los departamentos con mayor inversión en educación para el período de estudio, a excepción del año 2018, esto, a pesar de no ser un departamento con una gran cantidad de población en el rango etario que puede ser beneficiaria del servicio educativo. Además, es necesario comentar que también se estudió la relación entre el número de estudiantes por cada docente, esto como medida de la necesidad de integrar más docentes al sistema y también comprarlo con los mapas previamente expuestos, esta información se representó en los mapas contenidos en las ilustraciones (Ilustración 21 - Ilustración 36) de la página 64. De este último conjunto de mapas podemos evidenciar a grandes rasgos que para todos los años de estudio en primaria hay mayor cantidad de estudiantes por cada docente variando en promedio entre 19 a 38 estudiantes en 2019 y 2020 a entre 10 y 32 estudiantes por cada docente en 2021 y 2018. La gran diferencia entre los datos entre 2020 y 2021 obedece a que la pandemia por coronavirus trajo unas condiciones especiales para poder dar continuidad al servicio educativo, entre ellas el distanciamiento, al ser más fácil contratar más docentes se optó por esta opción y por ello hay departamentos donde esto si se acató llegando a presentar relaciones de 10 estudiantes por docente, esto en departamentos como Caquetá, Boyacá y Guaviare. Ilustración 17. Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media en 2018 por departamento Fuente: Elaboración propia Ilustración 18. Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media en 2019 por departamento Fuente: Elaboración propia Ilustración 19. Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media en 2020 por departamento Fuente: Elaboración propia Ilustración 20. Inversión en educación preescolar, primaria, secundaria y media en 2021 por departamento Fuente: Elaboración propia Ilustración 21. Relación de número de estudiantes por docente en preescolar en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 22. Relación de número de estudiantes por docente en primaria en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 23. Relación de número de estudiantes por docente en secundaria en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 24. Relación de número de estudiantes por docente en media en 2018 Fuente: Elaboración propia Ilustración 25. Relación de número de estudiantes por docente en preescolar en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 26. Relación de número de estudiantes por docente en primaria en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 27. Relación de número de estudiantes por docente en secundaria en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 28. Relación de número de estudiantes por docente en media en 2019 Fuente: Elaboración propia Ilustración 29. Relación de número de estudiantes por docente en preescolar en 2020 Fuente: Elaboración propia Ilustración 30. Relación de número de estudiantes por docente en primaria en 2020 Fuente: Elaboración propia Ilustración 31. Relación de número de estudiantes por docente en secundaria en 2020 Fuente: Elaboración propia Ilustración 32. Relación de número de estudiantes por docente en media en 2020 por departamento Fuente: Elaboración propia Ilustración 33. Relación de número de estudiantes por docente en preescolar en 2021 Fuente: Elaboración propia Ilustración 34. Relación de número de estudiantes por docente en primaria en 2021 por departamento Fuente: Elaboración propia Ilustración 35. Relación de número de estudiantes por docente en secundaria en 2021 Fuente: Elaboración propia Ilustración 36. Relación de número de estudiantes por docente en media en 2021 Fuente: Elaboración propia Mientras que en 2018 la baja tasa de cantidad de estudiantes por docente puede deberse a baja cobertura de este nivel educativo. Por otro lado, es importante destacar que, en todos los años de estudio, el departamento del Amazonas presentó mayor cantidad relativa de alumnos por docente a nivel de secundaria que a nivel de primaria, preescolar o media, lo que puede obedecer a la falta de docentes en este nivel educativo para atender la población de este, a excepción del año 2018, donde primaria supera al nivel de secundaria por muy poco. También es de resaltar que el departamento del Meta presenta una alta relación de estudiantes por docente a nivel de media para todos los años de estudio, lo cual resulta de nuevo de la necesidad que tiene este departamento de docentes en este nivel educativo. De la misma manera el departamento del Atlántico presenta una gran cantidad de estudiantes por cada docente a nivel de primaria en todos los años de estudio, lo cual también es una evidencia de la falta de docentes para este nivel educativo en este departamento. Es importante destacar adicionalmente que el departamento de Guaviare presentó una baja relación de estudiantes por docente en el año 2021 en todos los niveles educativos, a excepción de preescolar donde se mantuvo una tasa de 27 estudiantes por docente, esto puede deberse a deserción escolar postpandemia, así como a cambio de dinámicas económicas que hayan obligado a los estudiantes a salir del sistema educativo para integrarse en actividades productivas, también migración hacia otros lugares del país para poder acceder al sistema educativo que había cambiado, integrando TIC y distanciamiento social, elementos que tal vez fueron de difícil acceso en la infraestructura educativa del departamento.
dc.description.notesContiene material como mapas, ilustraciones, tablas, gráficas de barras, entre otrosspa
dc.description.researchareaGestión de Operaciones
dc.format.extentxxi, 165 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/89145
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.placeBogotá, Colombia
dc.publisher.programBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería Industrial
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dc.subject.ddc620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería
dc.subject.ddc350 - Administración pública y ciencia militar::353 - Campos específicos de administración pública
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dc.subject.lembDemocratization of educationeng
dc.subject.lembPOLITICA EDUCATIVAspa
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dc.titleEficiencia relativa de las Administraciones Departamentales colombianas en cuanto a la gestión de la educación preescolar, primaria, Secundaria y media públicaspa
dc.title.translatedRelative efficiency of the Colombian Departmental Administrations in the management of public preschool, primary, secondary, and middle school educationeng
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