INTRODUCCIÓN

La pandemia covid-19 paralizó muchas actividades y la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) no estuvo ajena al cumplimiento de las restricciones de aislamiento social obligatorio que paralizó el examen de admisión y todas las modalidades de ingreso, por lo que fue necesario y casi obligatoria la virtualización de los procesos. La opción de realizarlo de manera presencial tomando todas las medidas de sanidad y seguridad no eran suficientes. Además, la aglomeración de más de 8000 personas sería inevitable y el contagio se daría a pesar de las condiciones de sanidad. Las vacantes a través de la modalidad de ingreso por el Centro Preuniversitario se otorgan según el puntaje obtenido en los cuatro exámenes a los que son sometidos los postulantes. Las vacantes son diferentes y dependen de cada escuela; sin embargo, son las calificaciones las que dan el resultado final del proceso. Esta investigación aborda el análisis de las calificaciones obtenidas del Centro Preuniversitario después de que se realizaron los exámenes presenciales y los compara con las calificaciones obtenidas en los exámenes virtuales. Esta contribución es relevante debido a que brinda información valiosa sobre la efectividad de la virtualización de los procesos de ingreso universitario en tiempos de crisis, así como las implicaciones que esto puede tener en la selección de los postulantes. Además, la novedad de este enfoque radica en el análisis específico de las calificaciones y su comparación, lo cual puede ayudar a tomar futuras decisiones y mejoras en los procesos de admisión y evaluación académica en situaciones similares.

Importancia

El estudio comparativo comprende dos procesos presenciales y dos procesos virtuales. Lo que se espera es que no tengan diferencias significativas, pero en caso existiesen, deberían significar una mejora en las calificaciones y no un retroceso de estas.

La importancia del Centro Pre, para los postulantes, es que representa una modalidad de ingreso a la UNMSM según el artículo 8 que indica que «el postulante por esta modalidad es quien alcanzó vacante en el cuadro de méritos del Centro Preuniversitario de la UNMSM» (^{Oficina Central de Admisión, 2020}). Asimismo, en la actualidad, siete de cada diez alumnos prefiere estudiar en las academias preuniversitarias considerando que en los colegios la educación recibida no es suficiente para ingresar a la universidad (^{Cabrera y Portugal, 2021}).

Antecedentes

Se revisaron trabajos relacionados a la necesidad del empleo de la virtualización en la enseñanza, así como a diferentes formas de evaluar los resultados en ambas modalidades. Estas revisiones abarcaron trabajos realizados mucho antes de la inesperada llegada de la covid-19, durante la pandemia y aquellos que incluyen lo que está ocurriendo tras el levantamiento del inesperado confinamiento obligatorio.

La educación virtual se viene estudiando desde hace algunos años. ^{Rosales et al. (2008}) comparan el rendimiento de estudiantes de medicina en dos contextos: uno presencial y otro híbrido (que combina la modalidad presencial con la modalidad en línea). Los autores concluyen que la modalidad híbrida favorece a un mejor aprendizaje.

En cambio, en su tesis doctoral, ^{Valencia (2014}) investiga las competencias en TIC en las modalidades presencial y virtual de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Chihuahua. El objetivo principal del estudio fue analizar comparativamente el rendimiento académico de los alumnos en ambas modalidades utilizando las calificaciones al final del periodo semestral para realizar las comparaciones por género y modalidad educativa. Una de las conclusiones del estudio indica que no se encontraron diferencias estadísticamente significativas en el rendimiento académico subjetivo y real por género y modalidad. En el presente estudio también se analizan calificaciones en dos modalidades diferentes.

En la investigación de ^{Sánchez et al. (2022}), sobre el rendimiento de los alumnos durante el aprendizaje de una asignatura en un entorno semivirtual, se llegó a la conclusión de que las calificaciones de los estudiantes, que tuvieron tres evaluaciones diferentes durante la docencia semivirtual, no fueron afectadas negativamente. Asimismo, no se encontraron diferencias significativas en la nota final de la asignatura al compararla con el escenario presencial. En general, la investigación indica que el estudiante no fue afectado negativamente en su rendimiento cuando se empleó la modalidad semivirtual.

La pandemia ha tenido efectos que se están estudiando, como menciona ^{Casiano et al. (2022}) en su estudio para determinar el impacto que ha tenido en el desempeño de los estudiantes de la UNTRM-A. Los autores comparan dos escenarios, precovid-19 y poscovid-19, y concluyen que existió un incremento significativo en el desempeño académico.

Hipótesis general

Existen diferencias significativas entre los resultados de los exámenes presenciales y los resultados de los exámenes virtuales 2019-2020 en el centro preuniversitario de la UNMSM.

Hipótesis específicas

Justificación

La pandemia aceleró muchos cambios que ya estaban en proceso, tal como se muestra en los diferentes estudios antes de la covid-19. La educación aprovechó para implementar la virtualización de muchos procesos: un examen de admisión virtual quizá fue pensado, pero no implementado. Por eso, de todo lo negativo que pueda ocurrir, siempre es necesario enfocarse en lo positivo que pueda obtenerse. Los análisis antes y después de la pandemia seguirán siendo interesantes temas de investigación. No existe una conclusión final ni categórica, pero sí aprendizajes enmarcados en diferentes realidades.

Limitaciones

El estudio comprende el periodo exacto de un año antes del inicio de la pandemia y un año después, que es cuando los procesos fueron virtualizados. Se toma este periodo y esta modalidad de ingreso porque de estos es posible obtener una cantidad importante de información, ya que el Centro Preuniversitario exige cuatro exámenes para esta modalidad, cuya calificación es acumulativa, y durante un año se realizan dos procesos. Esto ayuda a la obtención de ocho medidas representativas antes de pandemia (presenciales) y, luego de la virtualización de los procesos, se logra obtener dos procesos que también originan ocho medidas representativas de la población.

Virtualización

Sin esperar enfrentar una pandemia, ^{Chan (2016}) presenta un acercamiento al campo del conocimiento sobre la virtualización de la educación superior en América Latina y reflexiona sobre la convergencia entre un paradigma de gestión de la innovación educativa y un paradigma ecosistémico sobre las TIC, basándose en el análisis de resultados prospectivos.

La virtualización se acrecentó por la pandemia, como señalan ^{Yong et al. (2017}), quienes analizaron, en Colombia, América Latina y el mundo, la evolución de la educación superior a distancia y los desafíos que esto representa para las instituciones educativas ante la creciente demanda de programas de aprendizaje electrónico.

En contextos de pandemia y sociedad del conocimiento, la educación virtual y el uso de Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) se han vuelto esenciales en la actualidad, como señalan ^{Huanca et al. (2020}).

^{Vilela et al. (2021}) mencionan que la virtualización de la educación provocó cambios, algunos forzados y poco planificados, sin embargo, también representaron una oportunidad para la implementación de plataformas y tecnologías de aprendizaje.

La virtualización aplicada en los exámenes de admisión fue necesaria, tomando en cuenta lo subrayado por ^{Grande de Prado et al. (2021}), quienes enfatizan que, aunque la tecnología es una herramienta poderosa, también requiere una planificación adecuada incluso en situaciones de urgencia.

Futuro de la virtualización

^{Gonzales y Evaristo (2021}) sugieren que, aunque la crisis sanitaria expandió rápidamente la virtualidad en la educación superior, es importante realizar estudios para verificar que no existan diferencias en el rendimiento académico entre modalidades educativas.

Es importante lo que mencionan ^{Torres-Cuevas et al. (2021}), pues resaltan que la realización de clases en línea y la aplicación de nuevas metodologías de innovación educativa presentan mejores resultados en la adquisición de conocimientos.

Comparación de resultados

Al comparar las notas globales de una asignatura, ^{López y Molina (2021}) concluyen que el cambio obligado a la modalidad en línea no ha tenido diferencias significativas. Pretenden, además, contrastar estos resultados en muestras recogidas Con otras asignaturas y/o con diferentes medidas de resultados en el futuro.

En la universidad estudiada, las herramientas utilizadas han facilitado la transición de la docencia y evaluación tradicionales hacia la modalidad en línea. Así, se demuestra que la mayoría de los criterios de evaluación no presenta diferencias significativas en los resultados de las calificaciones obtenidas. Aunque los datos del presente estudio se limitan a una materia e institución específica, los hallazgos son generalizables a otras asignaturas y universidades españolas. De hecho, se han observado similitudes en la mayoría de facultades de la universidad estudiada y es probable que investigaciones futuras en universidades de España reporten resultados similares.

Uso de estadísticos

^{Hernández et al. (2014}) indican que en los estudios descriptivos se busca especificar características importantes y propiedades de cualquier fenómeno que se analice. Asimismo, estos estudios describen la tendencia de una población o grupo. Los autores indican que se puede estudiar toda la población cuando los estudios son de tipo longitudinal, pero, ante la pregunta sobre si todo se debe trabajar con muestras, indican que no siempre. Solo se debe incluir a toda la población cuando se desea hacer un censo. En este estudio se emplea a la población.

Por otra parte, ^{Aguilar (2005}) señala que en investigación en salud es necesario realizar muestreos representativos debido a la dificultad de estudiar a toda la población. Además, indican que existen por lo menos cuatro razones para estudiar muestras en vez de poblaciones:

Sin embargo, también advierte sobre afirmaciones erróneas con el uso de niveles de confianza en medias muestrales ya que la distribución de medias muestrales, no se centra en la media muestral particular, sino en la media poblacional.

Respecto al uso de promedios de las calificaciones, ^{Alegre de la Rosa y Villar (2017}) emplean métodos mezclados y análisis cuantitativos para sus estudios, incluyendo promedios de porcentajes para diferentes campos del conocimiento como controles estadísticos.

^{Gonzales y Evaristo (2021}) también utilizan el promedio final para sus evaluaciones y concluyen que no se observan diferencias estadísticas significativas.

METODOLOGÍA

Este estudio es un análisis descriptivo que emplea a diferentes poblaciones, por lo que no es necesario calcular ninguna muestra, la unidad de análisis es la calificación obtenida por cada uno de los participantes. Son cuatro poblaciones: dos de ellas pertenecen al proceso de admisión presencial y las otras dos, al proceso de admisión virtual. Se trabaja con dos medidas representativas de estas poblaciones: la media y la desviación estándar.

El proceso a seguir es el siguiente:

RESULTADOS

Los resultados de la metodología empleada se presentan en los siguientes siete puntos:

Resumen de calificaciones

El resumen de las calificaciones, se concentran en los histogramas de 16 exámenes. La figura 1 muestra los cuatro histogramas elaborados con el software Minitab, que corresponden a las calificaciones obtenidas por los participantes de dichos exámenes.

La Figura 2 muestra los histogramas de los cuatro exámenes presenciales del periodo 2019 II.

En la Figura 3, se muestran los diferentes histogramas de las evaluaciones virtuales.

La Figura 4 muestra los histogramas de las calificaciones del periodo 2020-II del Centro Preuniversitario.

Datos exámenes presenciales

La Tabla 1 muestra la cantidad de datos empleados que representa la población en cada examen del año 2019, antes de la pandemia covid-19.

Datos exámenes virtuales

La Tabla 2 muestra la cantidad de datos empleados que representan a la población en cada examen del año 2020, después de la virtualización de los procesos, luego de la pandemia covid-19.

Ajuste de datos

Los exámenes tienen la misma duración (3 horas) y número de preguntas (100), pero varía en cuanto a ponderaciones en las calificaciones dependiendo del orden. El primer examen tiene una nota máxima de 300 puntos, el segundo tiene una puntuación máxima de 400 puntos, el tercer examen tiene una puntuación de 500 puntos y el último, que es de mayor valor, llega a los 800 puntos.

Para poder comparar los resultados, es necesario aplicar un ajuste llevando todos los exámenes a una nota de 300. Así, a los resultados del primer examen no se les aplica ningún ajuste; a los del segundo examen se les multiplica por 300 y se divide entre 400; a los del tercero se les multiplica por 300 y se divide entre 500; y, a los del último se les multiplica por 300 y se divide entre 800 puntos. De esta manera, todos los valores podrán ser comparados.

Extraer promedios presenciales y virtuales

En la Tabla 3 se extraen los valores de los promedios, los mismos que se encuentran en las figuras 1, 2, 3 y 4.

Determinar la desviación estándar de la población de exámenes presenciales y virtuales.

La Tabla 4 muestra las desviaciones calculadas de la población y no de una muestra, razón por la cual difieren en décimas con lo mostrado en las Figuras 1, 2, 3 y 4.

Determinar la normalidad con Shapiro-Wilks, verificar las varianzas y aplicar el estadístico t de Student para obtener las conclusiones.

La hipótesis general se demuestra a través de sus dos hipótesis específicas:

Hipótesis específica 1: Existe diferencia significativa entre los promedios de exámenes presenciales y exámenes virtuales 2019-2020 en el centro preuniversitario de la UNMSM.

La normalidad de los datos de los promedios de los exámenes presenciales se muestra en la Figura 5, elaborada con el software Minitab, donde se aprecia que el p-valor es mayor a 0.10.

En la Figura 6, se aprecia la normalidad de los promedios de los exámenes virtuales con un p-valor mayor a 0.094.

La gráfica de cajas de ambos procesos, presencial y virtual, se muestra en la Figura 7, que no muestra una diferencia significativa, sin embargo, se mostrará estadísticamente.

Para escoger el estadístico t de Student, y poder demostrar la hipótesis se debe verificar si los datos tienen varianzas iguales, aplicando la prueba F. Las hipótesis son:

H₀: Las varianzas son iguales.

H₁: Las varianzas no son iguales.

α: 0.05

Los resultados de la prueba F indican que el valor obtenido, 2.7300, es menor al valor crítico de 3.7870. Esta comparación no permite rechazar la hipótesis nula. La conclusión es que los datos tienen varianzas iguales, tal como se muestra en la Tabla 5.

Se aplica el estadístico t de Student considerando que las varianzas son iguales. Las hipótesis son:

H₀: No existe diferencia significativa entre los promedios de las calificaciones.

H₁: Sí existe diferencia significativa entre los promedios de las calificaciones.

α: 0.05

El resultado de la prueba t de Student es 0.1239, menor al valor crítico de 2.1447, lo que no permite rechazar la hipótesis nula ni rechazar la hipótesis alternativa. Se concluye que no existe diferencia significativa y es notorio que los promedios de las calificaciones se mantuvieron igual estadísticamente, tal como se muestra en la Tabla 6.

Hipótesis específica 2: Existe diferencia significativa entre las desviaciones estándares de los exámenes presenciales y exámenes virtuales 2019-2020 en el centro preuniversitario de la UNMSM.

En la Figura 8 se puede observar la normalidad de los datos de desviación estándar durante los exámenes presenciales con un p-valor mayor de 0.10.

En la Figura 9, también se observa la normalidad de los datos de desviación estándar durante los exámenes virtuales con un p-valor mayor a 0.10.

La gráfica de cajas de las desviaciones estándares de ambos procesos se muestra en la Figura 10, donde no se observa una diferencia significativa y se mostrará estadísticamente.

Para escoger el estadístico t de Student y poder demostrar la segunda hipótesis se debe verificar si los datos tienen varianzas iguales aplicando la prueba F. Las hipótesis son:

H₀: Las varianzas son iguales.

H₁: Las varianzas no son iguales.

α: 0.05

Los resultados de la prueba F indican que el valor obtenido 0.8998 es mayor al valor crítico de 0.2640. Esto permite rechazar la hipótesis nula y concluir que los datos no tienen varianzas iguales, tal como se muestra en la Tabla 7.

Se aplica el estadístico t de Student considerando que son varianzas desiguales. Las hipótesis son:

H₀: No existe diferencia significativa entre las desviaciones estándares de las calificaciones.

H₁: Sí existe diferencia significativa entre las desviaciones estándares de las calificaciones.

α: 0.05

La prueba t de Student da un resultado de 0.07371, menor al valor crítico 2.1447. Esto permite rechazar la hipótesis alternativa y aceptar la hipótesis nula. Se concluye que no existe diferencia significativa y es notorio que las desviaciones estándares de las calificaciones se mantuvieron igual estadísticamente. Los resultados se muestran en la Tabla 8.

Para los resultados de las desviaciones estándares se determina que los ocho valores no tienen varianzas iguales por lo que se aplica el t de Student para varianzas diferentes y para el caso de los promedios que tienen varianzas iguales se aplica t de Student para varianzas iguales.

En ambos casos se observa que no existen diferencias significativas, ya sea por desviaciones estándares o por promedios.

DISCUSIÓN

Con toda la información obtenida sobre los procesos presenciales y virtuales, se empleó el concepto de promedio o media y la desviación estándar como medidas de tendencia central para poder analizarlos. Asimismo, se obtuvieron datos representativos de las medias de dieciséis procesos, ocho de los cuales fueron presenciales y los otros ocho datos correspondieron a procesos virtuales. De la misma manera se procedió a la obtención de las desviaciones estándares de los 16 procesos. Todos los datos se analizaron para saber si tenían normalidad para poder aplicar el t de Student y concluir con las hipótesis planteadas.

Los resultados en ambos casos indican que no existe diferencia significativa cuando se comparan las medias de las calificaciones de los procesos presenciales con los procesos virtuales. Lo mismo ocurre cuando se comparan las desviaciones estándares de las calificaciones de los procesos presenciales con los virtuales.

Al igual que ^{Valencia (2014}), que compara el rendimiento de los estudiantes mucho antes de la pandemia, los resultados mostraron que no existen diferencias significativas, aunque estos correspondan a un análisis de muestra y en otro caso el análisis de la población.

También se concuerda con ^{Sánchez et al. (2022}), cuyos resultados se muestran de otra manera, pues indican que no existen diferencias negativas en los resultados y, en términos generales, no existe diferencia significativa al comparar los escenarios presenciales y virtuales.

Aporte importante es demostrar que la virtualización cumplió con el objetivo, pues los resultados no mostraron diferencias significativas. Incluso podría haber mostrado una diferencia positiva, es decir una mejoría, pues una diferencia en las calificaciones también podría interpretarse como una disminución o cambio negativo.

CONCLUSIONES

La virtualización está siendo estudiada desde hace varios años, sin embargo, su aplicación no fue el seguimiento de las recomendaciones, pero fue la mejor solución para continuar con la educación, no solo en el Perú, sino en todo el mundo afectado por la covid-19.

Las diferencias de las calificaciones en ambientes presenciales y virtuales no ha significado ningún peligro para la continuidad de la enseñanza. En muchos escenarios ha sido igual y en otros, mejor. Para este caso en particular, las calificaciones durante los procesos del año 2019 del Centro Preuniversitario con las calificaciones del proceso virtual del año 2020 no tuvieron una diferencia significativa, lo cual ayuda a concluir que el proceso de virtualización tuvo éxito.

De acuerdo con los resultados obtenidos, no existieron diferencias significativas entre las calificaciones de los exámenes presenciales y virtuales, lo cual se demostró luego de analizar los promedios y las desviaciones estándares de los ocho exámenes presenciales y los ocho exámenes virtuales.

RECOMENDACIONES

Existen otras maneras de analizar los datos, por ejemplo, por área de ingreso, por sexo, por edad, etc. Se presenta este trabajo como un motivador para continuar con diferentes estudios.

También es importante seguir analizando los datos presenciales y virtuales aplicando estadísticas más robustas como la Mediana Absoluta de Desviación (MAD), que es empleada cuando los datos no tienen normalidad a pesar de que estos sean de la población y no de una muestra.