Análisis clúster de las notas del alumnado de las pruebas de la EBAU en Santa Cruz de Tenerife

Abstract

El presente artículo analiza la evolución de las notas del alumnado que se ha presentado a las pruebas de la EBAU (Evaluación de Bachillerato para el Acceso a la Universidad) en la provincia de Santa Cruz de Tenerife en cuatro cursos académicos (2017-2018, 2018-2019, 2019-2020 y 2020-2021). En total, la base de datos consta de más de 20 000 sujetos. Para ello, se analizarán las notas de dos asignaturas comunes a todo el alumnado (Lengua Castellana y Literatura II e Inglés II), así como una asignatura del Bachillerato Científico-Tecnológico (Matemáticas II) y otra del Bachillerato de Ciencias Sociales y Humanidades (Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II). Para una primera aproximación se procedió a realizar un análisis clúster bietápico utilizando las variables de la nota obtenida, titularidad de centro educativo y sexo del alumno/a para cada asignatura. Se observó que en todas las asignaturas se conformaron los mismos tres clústeres: hombres de centros públicos, mujeres de centros públicos y alumnado de centros privados concertados y no concertados. Ello indica que hay perfiles significativos que influyen en el acceso a la universidad.

The present article analyzes the evolution of the grades of students who took the EBAU exams (Baccalaureate Assessment for University Access) in the province of Santa Cruz de Tenerife over four academic years (2017-2018, 2018-2019, 2019-2020, and 2020-2021). In total, the database consists of more than 20,000 subjects. To this end, the grades of two subjects common to all students (Spanish Language and Literature II and English II), as well as a subject from the Scientific-Technological Baccalaureate (Mathematics II) and another from the Social Sciences and Humanities Baccalaureate (Applied Mathematics for Social Sciences II), were analyzed. For the analysis, a Two-Step Cluster Analysis was first carried out using the variables of the obtained grade, ownership of the educational center, and sex of the student for each subject. It was observed that the same three clusters were formed in all subjects: male students from public schools, female students from public schools, and students from private schools, both subsidized and unsubsidized. This indicates that there are significant profiles that influence access to the University.