MONOGRÁFICO

La “cultura del dato” en los procesos de producción de la información estadística en las instituciones universitarias argentinas

A “cultura de dados” nos processos de produção das informações estatísticas nas instituições universitárias argentinas

The “Data Culture” in the Processes of Statistic Information Production in Argentine Universities

Leticia Mirás, María José Rico y Hugo Saulo *

* Leticia Mirás: licenciada en sociología, doctoranda en política y gestión de la educación superior, investigadora y docente de la Universidad Nacional de Tres de Febrero, Argentina. Correo electrónico: letimiras@gmail.com. María José Rico: licenciada en sociología, maestranda en intervención social y docente de la Universidad de Buenos Aires, Argentina. Correo electrónico: majoricoarturi@gmail.com. Hugo Saulo: licenciado en sociología y docente de la Universidad Tecnológica Nacional, Argentina. Investigador del Ministerio de Educación y del Ministerio de Salud de la República Argentina. Correo electrónico: hugosaulo@yahoo.com.  

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La generación de información estadística suele involucrar diversos actores, los cuales en ocasiones sólo visualizan una parte fragmentada en dicho proceso de recolección y generación de la información. Por otro lado, la mirada sobre dichos datos puede no ser homogénea; por ejemplo, una información valiosa para un área puede no ser considerada relevante para otra y procedimientos que determinados actores consideran estándares pueden variar de un sector a otro. Esto puede suceder tanto a nivel de las áreas vinculadas al ingreso, al procesamiento y la consolidación de los datos, como también desde el lado de la gestión, donde estas diferencias en la mirada sobre la información también pueden darse. El presente trabajo reflexiona sobre los resultados de una encuesta realizada por el Departamento de Información Universitaria sobre las áreas productoras de información estadística en las instituciones universitarias.

Palabras clave: Información estadística; Dependencias estadísticas; Universidades; Educación superior

A geração de informações estatísticas geralmente envolve diversos atores que às vezes apenas visualizam uma parte fragmentada nesse processo de coleta e geração de informações. Por outra parte, esses dados podem não ser vistos de forma homogênea; por exemplo, informações valiosas para uma área podem não ser consideradas relevantes para outra, e procedimentos considerados padrões por determinados atores podem variar de um setor para o outro. Isso pode acontecer tanto nas áreas relacionadas à entrada, processamento e consolidação de dados, bem como na área de gestão, onde também podem existir tais diferenças quanto às informações. Este trabalho reflete sobre os resultados de uma pesquisa realizada pelo Departamento de Informações Universitárias sobre as áreas produtoras de informações estatísticas nas instituições universitárias.

Palavras-chave: Informações estatísticas; Dependências estatísticas; Universidades; Ensino superior

The production of statistic information usually involves several parties, which occasionally only see a fragmented part of this process of gathering and producing information. The data may also not be regarded equally. Information valuable to one area may not be considered relevant to another, and procedures that certain parties think of as standard may vary from one sector to another. This may happen at the level of the areas connected to data entry, processing and consolidation, as well as on the management side, where these differences in information outlook may also occur. This paper considers the results of a survey carried out by the Department of University Information regarding the areas that output statistic information in university institutions.

Keywords: Statistic information; Statistic dependencies; Universities; Higher education

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Introducción

En las discusiones actuales sobre la posibilidad de comparar las instituciones universitarias, dentro y fuera de los sistemas nacionales, los rankings han cobrado importancia en los últimos años. Los debates giran en torno a su capacidad para comparar instituciones, medir su calidad y, más recientemente, qué variables incluyen cada uno de los mismos. Consideramos de importancia incorporar a estos debates la reflexión acerca de uno de los aspectos fundamentales para su construcción: la producción de información estadística. Junto con esto cobra relevancia el papel de las áreas encargadas de generar, sistematizar y centralizar dicha información. Junto con esto cobra relevancia el papel de las áreas encargadas de generar, sistematizar y centralizar dicha información.

El presente artículo reflexiona sobre los resultados de una encuesta realizada por el Departamento de Información Universitaria sobre las áreas productoras de información estadística en las instituciones universitarias.1 El Departamento de Información Universitaria de la Secretaría de Políticas Universitarias (SPU - Ministerio de Educación Nacional de Argentina) tiene entre sus funciones el desarrollo de un sistema consolidado de información estadística del sistema universitario nacional. Para ello compila y sistematiza la información que las instituciones universitarias remiten a través del sistema SIU-ARAUCANO. Para el caso de Argentina, entonces, es importante tener en cuenta que la producción de los datos primarios que dan origen a la estadística nacional se produce en las propias universidades.

Heterogéneas en muchos aspectos, las 130 instituciones universitarias del país también presentan diferencias notables en lo que refiere a las áreas en las que se produce la información. Cabe destacar que la información que las instituciones universitarias reportan a la SPU se desprende, en la mayoría de los casos, directamente de registros administrativos.

El hecho de que el dato estadístico provenga de los propios registros administrativos presenta varias ventajas en relación a la transparencia de los datos y, sobre todo, a su simplificación en el proceso de recogida. Pero, a la vez, presenta ciertas dificultades en relación a la circulación de la información, dado que muchas veces las áreas a cargo de suministrar la información no son las mismas que administran los registros. Esto se debe a que dichos registros administrativos son gestionados por áreas independientes del procesamiento de la información estadística.

En este contexto, entonces, resulta clave conocer cómo están compuestas y qué características tienen las áreas productoras de información en las instituciones universitarias argentinas. El relevamiento anteriormente mencionado se realizó entre noviembre de 2016 y marzo de 2017 a todas las instituciones universitarias del país. De las 74 instituciones que respondieron, 36 corresponden al sector de gestión estatal y 38 al sector de gestión privada. La encuesta fue autoadministrada y estuvo dirigida a los responsables -dentro de cada institución- de suministrar la información estadística a la SPU.

¿Quién construye la información estadística en las universidades?

La generación de información estadística suele involucrar diversos actores, los cuales en ocasiones sólo visualizan una parte fragmentada en dicho proceso. La mirada sobre dichos datos puede no ser homogénea: por ejemplo, una información valiosa para un área puede no ser considerada relevante para otra y procedimientos que determinados actores consideran estándares pueden variar de un sector a otro. La información obtenida a través del relevamiento realizado muestra que el 54% de las instituciones encuestadas posee un área de estadística, producción de datos o información; sin embargo, sólo en el 5% de las instituciones la responsabilidad de la centralización de la información estadística recae en dichas áreas. Por el contrario, ella es responsabilidad mayoritariamente de las áreas de sistemas (33%) y de las secretarías académicas (33%), y en menor medida de las áreas de alumnos (8%) y del rectorado (5%). Es destacable, además, que son las instituciones de gestión estatal las que, en su mayoría, cuentan con áreas específicas para la producción de información.

Gráfico 1. Instituciones con áreas específicas de producción de información estadística

Gráfico 2. Instituciones con áreas específicas de producción de información

Sobre la formación disciplinar de los responsables de la información estadística, un 32% tiene formación en sistemas, 17% en ciencias sociales, 13% en ciencias humanas, 12% en ciencias económicas y 11% en estadística.

Gráfico 3. Área disciplinar de formación de los responsables de información estadística

A su vez, las áreas dentro de la institución en que se desempeñan los responsables de la información son mayoritariamente sistemas (38%) y rectorado (18%), mientras que sólo el 11% lo hacen en áreas estadísticas, 9% en secretarías académicas y el 7% en secretarías generales.

Gráfico 4. Área de dependencia de responsable de Araucano

Estos datos muestran que las instituciones universitarias argentinas aún deben trabajar intensamente en fortalecer una “cultura del dato”, para lo cual creemos que es clave la sensibilización sobre los procesos en la construcción de la información al interior de las instituciones.

Asimismo, y para ese fin, se deben robustecer las áreas de información estadística para que estén en condiciones de producir y hacer circular datos confiables y oportunos. Es necesario legitimar y dotar a dichas áreas de recursos, pero también brindarles el acceso a los datos que existen en diversas reparticiones de la universidad.

Desde el sistema universitario nacional se ha trabajado fuertemente en encontrar definiciones homogéneas que se adecuen a las diversas problemáticas universitarias. En ese sentido, las definiciones se formalizaron en varios manuales de definiciones donde se especifica qué se entiende por “estudiante” o “nuevo inscripto”. Creemos que con la misma tenacidad se debería trabajar en hacer conscientes los procesos de construcción del dato, para que cada actor interviniente comprenda que su calidad también radica, por ejemplo, en el momento del registro, donde una información mal consignada u omitida impacta en el resultado final.

Descentralización de la información: el desafío de la heterogeneidad

Otro de los aspectos incluidos en el relevamiento tuvo que ver con indagar acerca de la centralización o no de la información estadística dentro de las instituciones. Los datos muestran que en el 42% de las instituciones la información está dispersa en distintas unidades académicas (departamentos, áreas, facultades) y que luego se centraliza.

Gráfico 5. Centralización de la información

Ligado a esto, y en relación a la cantidad de unidades o áreas en las que está descentralizada la información, el 41% de las instituciones declara que lo está entre ocho o más áreas, un 29% entre cinco y siete áreas, y un 30% entre dos y cuatro áreas. Es decir: en el 70% de las instituciones la información se produce en cuatro o más áreas diferentes.

Gráfico 6. Cantidad de dependencias en las que se encuentra la información

Esto es un claro desafío a la hora de pensar sistemas de información, tanto dentro de las propias instituciones como a nivel nacional. Según datos del Ministerio de Educación, existen hoy más de 980 dependencias académicas entre facultades, departamentos y sedes. Si bien no todas se constituyen en unidades de información, este contexto implica desafíos técnicos, en tanto es necesario lograr la compatibilidad de los sistemas, o de sus diferentes versiones, entre las distintas unidades de información al interior de las universidades.

A nivel nacional se hace necesario lograr criterios conceptuales comunes, lo que implica realizar un esfuerzo para encontrar definiciones lo suficientemente homogéneas que permitan realizar comparaciones entre las distintas dependencias académicas y entre las distintas instituciones, pero a la vez lo suficientemente amplias para que permitan dar cuenta de las diferencias entre ellas.

Datos censales: cobertura y dificultades

Asimismo, resulta importante advertir que un gran desafío para las instituciones universitarias es la producción de datos que no se desprenden directamente de los registros administrativos. En este sentido, algunos datos que resultan determinantes en los estudios sobre rendimiento académico y retención -como podrían ser el clima educativo del hogar o la cantidad de horas que los estudiantes dedican a otras actividades como el trabajo- no provienen directamente de los sistemas de gestión de alumnos y en muchos casos son muy difíciles de captar. Esta dificultad también explica la falta de cobertura de dichas variables en el sistema nacional.

Cerca del 45% de las instituciones relevadas manifiesta que los datos censales de los alumnos se obtienen a través de sistemas informáticos y que, además, esos sistemas están en su mayoría (59%) conectados a los otros sistemas de la universidad. Además, en el 50% de las instituciones, la actualización de los datos censales se realiza cada siete meses y un año.

Consideramos que son válidos todos los esfuerzos que se vienen realizando para contar con un sistema estadístico universitario fuerte, que sirva como herramienta para la gestión tanto en las instituciones como en los diferentes niveles de gobierno. En este sentido, la información con la que cuenta la SPU sobre estudiantes ha tenido mejoras significativas a partir de la implementación del Araucano desde hace más de veinte años, y se proyecta con mucho potencial en la medida que se logre la nominalidad para todo el sistema.

Sería deseable incorporar nuevas variables que permitan realizar otros tipos de análisis, tales como seguimiento de cohortes, retención, análisis del rendimiento académico de los estudiantes, nuevos inscriptos y egresados, así como también mejorar la calidad de la información socio-demográfica de los estudiantes, que permitan el cruce de distintas variables. Se debe seguir trabajando en el mejoramiento de la calidad de la información del sistema.

Conclusiones

Es sumamente importante prestar atención, en el proceso de construcción de los rankings, todos aquellos aspectos previos que constituyen las bases sólidas de un sistema de información.

Para ello es fundamental realizar acciones tendientes a la generación de una “cultura del dato” que facilite tanto el trabajo de las áreas como la correcta utilización de la información proporcionada en función de los objetivos de la gestión. Esto puede traducirse, por ejemplo, en procedimientos uniformes en el registro de la información, definiciones operacionales y conceptuales unívocas, y especialmente en una mirada transversal a toda la organización que dé cuenta de las particularidades propias del uso de la información de cada área y que permita, a partir de ese conocimiento, realizar acciones que tiendan a mejorar el registro y análisis de la información, independientemente de qué sector de la organización lo realice.

A su vez, esto debe ir acompañado de un fortalecimiento de las áreas de información y estadística dentro de las instituciones universitarias argentinas, a fin de lograr áreas que estén en condiciones tanto de producir y generar como de hacer circular datos confiables y oportunos. La calidad de la información debe entenderse, entonces, como un proceso continuo y paulatino en el que todos los actores deben estar comprometidos e involucrados.

Notas

1. Los resultados de la encuesta están disponibles en: http://estadisticasuniversitarias.me.gov.ar/#/home/3.

Bibliografía

1 DEPARTAMENTO DE INFORMACIÓN UNIVERSITARIA (2015a): Anuario de Estadísticas Universitarias 2015, Secretaría de Políticas Universitarias, Ministerio de Educación y Deportes. Disponible en: http://educacion.gob.ar/secretaria-de-politicas-universitarias/seccion/259/informacion-universitaria.         [ Links ]

2 DEPARTAMENTO DE INFORMACIÓN UNIVERSITARIA (2015b): Manual de definiciones conceptuales y operativas, Secretaría de Políticas Universitarias, Ministerio de Educación y Deportes.         [ Links ]

3 DEPARTAMENTO DE INFORMACIÓN UNIVERSITARIA (2017): Síntesis de Información Universitaria, Secretaría de Políticas Universitarias, Ministerio de Educación y Deportes. Disponible en: http://educacion.gob.ar/secretaria-de-politicas-universitarias/seccion/259/informacion-universitaria.         [ Links ]

4 GRAO, J. y WINTER, R. S. (1999): “Indicadores para la calidad y calidad de los indicadores”, Indicadores en La Universidad: información y decisiones, Consejo de Universidades. Ministerio de Educación y Cultura de España.         [ Links ]

5 MARQUIS, C. (2017): La agenda universitaria III: propuestas de políticas y acciones, Universidad de Palermo.         [ Links ]

Cómo citar este artículo

 MIRÁS, L., RICO, M. J. y SAULO, H. (2018): “La ‘cultura del dato’ en los procesos de producción de la información estadística en las instituciones universitarias argentinas”, Revista Iberoamericana de Ciencia, Tecnología y Sociedad -CTS, vol. 13, n° 37, pp. 143-152.