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Víctor David Jaramillo Mejía
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Paola Andrea Echeverri Gutiérrez
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Este estudio analiza el impacto de la elección de carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) en el desarrollo del razonamiento cuantitativo y sus diferencias por género, factores preuniversitarios y características individuales. La investigación adopta un enfoque cuantitativo con un diseño ex post facto. Se utilizaron datos secundarios provenientes de las pruebas Saber 11 y Saber Pro del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES), complementados con datos primarios obtenidos a partir de encuestas aplicadas a 653 estudiantes universitarios de Risaralda, Colombia. Para el análisis se aplicaron modelos de regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), Propensity Score Matching (PSM) y árboles de decisión (CART) para estimar efectos diferenciales y explorar patrones asociados a la elección de programas STEM. Los resultados indican que cursar una carrera STEM se asocia con un incremento promedio de aproximadamente 7.6 puntos en las competencias de razonamiento cuantitativo frente a programas no STEM, estimación que es consistente con un efecto causal positivo bajo los supuestos de identificación del PSM, pero no constituye evidencia causal definitiva dada la naturaleza observacional de los datos. Adicionalmente, la ganancia asociada a las carreras STEM en razonamiento cuantitativo es significativamente menor para las mujeres que para los hombres, evidenciando una brecha de género en los retornos educativos de estas disciplinas. El análisis de segmentación mediante árbol de decisión identificó el desempeño previo en ciencias, el capital educativo familiar y la zona de residencia como los factores con mayor poder discriminante en la probabilidad de que las mujeres elijan carreras STEM. Los hallazgos subrayan la necesidad de fortalecer políticas educativas orientadas a la equidad de género en STEM, con especial atención al fortalecimiento de competencias científicas en la educación media y a la reducción de brechas territoriales y socioeconómicas en el acceso a trayectorias STEM.
This study analyzes the impact of choosing STEM careers (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) on the development of quantitative reasoning and its differences by gender, pre-university factors, and individual characteristics. The research adopts a quantitative approach with an ex post facto design. Secondary data from the Saber 11 and Saber Pro assessments conducted by the Colombian Institute for the Evaluation of Education (ICFES) were used, complemented by primary data collected through surveys administered to 653 university students from Risaralda, Colombia. The analysis employed Ordinary Least Squares (OLS) regression models, Propensity Score Matching (PSM), and decision trees (CART) to estimate differential effects and explore patterns associated with the choice of STEM programs. The results indicate that enrolling in a STEM degree is associated with an average increase of approximately 7.6 points in quantitative reasoning competencies compared to non-STEM programs, an estimate that is consistent with a positive causal effect under the identification assumptions of PSM, but does not constitute definitive causal evidence given the observational nature of the data. Additionally, the quantitative reasoning gains associated with STEM careers are significantly smaller for women than for men, evidencing a gender gap in the educational returns of these disciplines. The decision tree segmentation analysis identified prior science performance, family educational capital, and area of residence as the factors with the greatest discriminant power in predicting the likelihood of women choosing STEM careers. The findings underscore the need to strengthen educational policies aimed at gender equity in STEM, with particular attention to building scientific competencies at the secondary education level and reducing territorial and socioeconomic disparities in access to STEM pathways.
