Análisis envolvente de datos para la medición de la eficiencia en instituciones de educación superior: una revisión del estado del arte

Suescún, Oscar Yecid Buitrago; Cubillos, Anny Astrid Espitia; García, Lisbeth Molano

doi:10.21830/19006586.84

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“…The DEA model is oriented to calculate returns to scale, characterized by the efficient frontier (Buitrago Suescú et al, 2017). In 1978, Charnes, Cooper, and Rhodes introduced the DEA-CCR model, which fixes the radial efficiency measures of inputs and outputs expressed in three ways: fractional, multiplicative, and enveloping (Anderson et al, 2007;Charnes et al, 1978;Liu et al, 2013).…”

Section: Models-dea Ccr and Bccmentioning

confidence: 99%

Evaluación de la Eficiencia Técnica en la Educación Superior en el Ecuador

et al. 2022

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Este trabajo pretende aportar conocimiento de la eficiencia, planteándose como objetivo valorar la eficiencia relativa desde una perspectiva del análisis envolvente de datos en las universidades de Ecuador. Llevándose a cabo una propuesta retrospectiva de corte transversal tomándose como referencia el análisis envolvente de datos, técnica no paramétrica que permitió la medición relativa de las unidades, donde el modelo CCR-O reveló que 16 DMUs son eficientes y, en el modelo BCC-O fueron 20; se destacan la Escuela Politécnica del Ejército y la del Litoral. En la escala con bootstrap 16 DMUs del modelo CCR-O y 20 del BCC-O alcanzaron Eficiencia Técnica Pura, encontrándose sobre la frontera eficiente; mientras que, en la puntuación de ineficiencia, en el modelo CCR-O 38 son ineficientes, así como, 34 del modelo BCC-O. Este hecho muestra los valores reales de Docencia-Investigación-Gestión frente a los específicos, donde las DMUs ineficientes obtienen el 33,33% y en la variable de entrada, no se muestra un efecto significativo en las puntuaciones de la eficiencia; mientras que, en Docencia-Investigación las DMUs ineficientes alcanzan el 61,11%, Docencia el 55,55%, Docencia-Gestión el 48,14%. Por tanto, las Unidades están sobre dotadas de parámetros en sus resultados, de acuerdo con sus valores reales. Finalmente, la limitación se configuró según el modelo DEA–BCC de output orientado con rendimiento a escala y, resultó útil para medir el desempeño. No obstante, su alcance global puede distorsionar la realidad de la eficiencia técnica, en función de los recursos de las universidades.

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Section: Models-dea Ccr and Bccmentioning

confidence: 99%

Evaluación de la Eficiencia Técnica en la Educación Superior en el Ecuador

et al. 2022

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“…In [62], a crossefficiency DEA model was also used for the classification of research groups of the Engineering School of UdeA. For a review of applications of DEA models in the Colombian Higher Education system, the reader is referred to [63]. To the best of our knowledge, this is the first study using cross-efficiency DEA models for teaching evaluation in higher education.…”

Section: Case Study 3: a Cross-efficiency Model For Teaching Performance Measurementmentioning

confidence: 99%

Planning and performance measurement in higher education: three case studies of operational research application

Villegas

Castañeda

Castañeda-Gómez

2021

Rev.Fac.Ing.Univ.Antioquia

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In this work, we illustrate the application of a wide variety of Operations/operational research (OR) tools in higher education through three case studies based on practical applications conducted in the Engineering School of the Universidad de Antioquia. These case studies focus, respectively, on capacity planning, resource allocation, and performance measurement. In the first case study, we model and predict the flow of students enrolled in the industrial engineering program through the new curriculum using system dynamics and algebraic modeling of dropout rates, finding the number of sections for the courses, and the corresponding number of faculty positions needed to support the program structure. The second case study is a course covering model for the new curriculum that considers preferences and capacities of the teaching staff in an integer programming model, to find the uncovered courses of the new curriculum. Finally, the third case study presents a data envelopment analysis tool currently used to evaluate and rank the faculty of the Engineering School according to their teaching performance. The case studies presented in this work showcase how helpful OR tools are to rationalize the decision-making process in higher education institutions.

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“…The conclusion is there is no definitive standard to guide the selection of inputs and outputs in assessing university efficiency (Kuah & Wong, 2013). According to Buitrago-Suescún et al (2017), the literature reports approximately 254 inputs and 230 outputs to measure education efficiency worldwide.…”

Section: Data and Variablesmentioning

confidence: 99%

Efficiency in higher education. Empirical study in public universities of Colombia and Spain

2020

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Resumen En las últimas décadas, las universidades de Iberoamérica han introducido nuevos esquemas de evaluación de calidad y rendición de cuentas, inspirados en el modelo de la nueva gestión pública (NGP). En este contexto, la eficiencia en el reparto de los fondos públicos y la obtención del máximo rendimiento posible son una prioridad. Así, medir la eficiencia en el sector público, y específicamente en la educación superior, se ha convertido en un desafío para la ciencia contable. El objetivo de este trabajo es una propuesta para el cálculo de índices de eficiencia con modelos de análisis envolvente de datos (DEA), introduciendo un paso previo a través del análisis de correlación canónica (ACC). A través de esta técnica se pretende mejorar la capacidad de discriminación y superar la monodimensionalidad y falta de confiabilidad en la representatividad de las variables input y output elegidas. El estudio se aplicó en las universidades públicas de Colombia y España durante los años 2015 y 2016. Los resultados obtenidos demuestran la conveniencia de aplicar este paso preliminar en el análisis multivariante. Con ello, se refuerza la necesidad de explorar metodologías más rigurosas en etapas previas y posteriores al cálculo de los índices de eficiencia, que permitan generar confianza, a efectos de ser utilizados en la formulación de políticas y gestión de recursos para el sector.

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Análisis envolvente de datos para la medición de la eficiencia en instituciones de educación superior: una revisión del estado del arte

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Evaluación de la Eficiencia Técnica en la Educación Superior en el Ecuador

Evaluación de la Eficiencia Técnica en la Educación Superior en el Ecuador

Planning and performance measurement in higher education: three case studies of operational research application

Efficiency in higher education. Empirical study in public universities of Colombia and Spain

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