Hallazgo clave: en Chile puedes armar una tesis de rendimiento académico con datos públicos y sin encuestar a nadie, siempre que la pregunta sea sobre el sistema escolar. El Ministerio de Educación publica en su portal de datos abiertos la base «Rendimiento por estudiante» con información resumida desde 2002 hasta 2025, y el DEMRE entrega bases desagregadas del proceso de admisión. Si tu pregunta es sobre estudiantes de una universidad, en cambio, los datos los tendrás que pedir a tu propia casa de estudios.
¿Qué es el rendimiento académico y cómo se mide en una tesis?
El rendimiento académico es el resultado observable del aprendizaje de un estudiante en un sistema educativo. En una tesis no basta con la palabra: debes decidir con qué indicador lo mides. Los indicadores más usados son cuatro:
- Promedio de notas: en un semestre, en un año o acumulado a lo largo de la carrera. Es continuo y permite correlaciones y regresiones.
- Situación final: aprobado o reprobado en un curso, nivel o año. Es dicotómica y se trabaja con tasas o con regresión logística.
- Avance curricular: créditos o asignaturas aprobadas respecto de las inscritas.
- Resultados en pruebas estandarizadas: por ejemplo, los puntajes de ingreso a la educación superior cuando tu pregunta es sobre el tránsito colegio-universidad.
Tu definición operacional debe decir cuál de estos indicadores usas, de qué fuente sale y en qué período. Si no sabes cómo se escribe, la tabla de operacionalización de variables te da la estructura.
¿Qué factores se asocian al rendimiento académico según la literatura?
La literatura latinoamericana sobre el tema es abundante, y mucha ordena los factores en personales, socioeconómicos e institucionales. Estos son cuatro trabajos que puedes abrir y citar, con lo que dice su propio resumen o título:
- Garbanzo Vargas (2013), Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios desde el nivel socioeconómico, Revista Electrónica Educare 17(3), 57-87: investigación cuantitativa con estudiantes de la Universidad de Costa Rica que respondieron un cuestionario personalizado.
- Garbanzo Vargas (2014), Revista Electrónica Educare, páginas 119-154: usa modelos de regresión múltiple para analizar factores asociados al rendimiento en estudiantes con la máxima categoría de beca y estudiantes que no solicitaron beca, en carreras de alta y baja demanda.
- Araiza Lozano (2021), Dilemas contemporáneos: Educación, Política y Valores: estudio con 314 participantes de una universidad mexicana que usa el coeficiente Rho de Spearman para asociar el capital familiar con la trayectoria escolar y el examen de ingreso.
- Gutiérrez-Monsalve, Garzón y Segura-Cardona (2021), Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios, Formación universitaria 14(1), 13-24: un artículo publicado en una revista chilena que puedes usar como punto de partida del marco.
Úsalos como ejemplos de diseño, no como verdades para Chile: son estudios de otros países y de poblaciones específicas. Para tus antecedentes, completa con trabajos chilenos de tu mismo nivel educativo; si no sabes cómo organizarlos, mira la guía de antecedentes de la investigación con ejemplos chilenos.
¿Qué datos abiertos hay en Chile para una tesis de rendimiento académico?
Estas son las fuentes que revisamos para esta guía, con lo que declaran sus propias páginas:
| Fuente | Qué publica | Qué debes revisar antes de usarla |
|---|---|---|
| Mineduc, Datos Abiertos — «Rendimiento por estudiante» | La página agrupa datos para descargar información resumida de rendimiento desde 2002 hasta 2025, por año, en archivos comprimidos .rar. | La página no detalla las variables: descarga un año, abre el archivo y busca el diccionario o la documentación asociada. |
| Mineduc, Datos Abiertos — «Resumen de rendimiento por unidad educativa» | Bases de resumen de rendimiento por unidad educativa, desde 2002 en adelante. | Es información agregada por establecimiento, no por estudiante; sirve para comparar escuelas. |
| Mineduc, Datos Abiertos — otros módulos | La portada lista, entre otros, matrícula, asistencia, notas y titulados de enseñanza media, y matrícula y titulados de educación superior. | Revisa la fecha y el formato de cada módulo antes de planificar el análisis. |
| DEMRE — Portal Bases de Datos | Bases de datos abiertas del proceso de admisión a la educación universitaria, con información desagregada a nivel de los individuos participantes. | Los datos están filtrados para proteger la identidad; el portal exige cumplir las normas éticas de manejo de datos y tiene condiciones de uso y una guía de uso. |
Dos advertencias del propio DEMRE que conviene citar en tu método: los datos disponibles en el portal están filtrados para proteger la identidad de los postulantes, y si quieres vincular datos DEMRE con datos recolectados por otras instituciones públicas debes escribir a la dirección de solicitud de datos que indica el portal. Para datos nominados (con RUT) se pide autorización consentida por escrito de las personas.
Si el dato que necesitas no está publicado, puedes solicitarlo por transparencia; la guía de solicitud de acceso a la información pública para tu tesis explica el procedimiento. Para explorar otros conjuntos, revisa cómo elegir un conjunto de datos en datos.gob.cl.
¿Qué instrumentos se usan si quieres medir los factores directamente?
Los datos administrativos dicen cuánto rindió un estudiante, pero no por qué. Si tu pregunta es sobre motivación o estrategias de estudio, necesitas un instrumento propio. Un ejemplo muy citado es el Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ), descrito por Pintrich, Smith, García y McKeachie (1993) en Educational and Psychological Measurement, 53(3), 801-813. Según el resumen del artículo, es un instrumento de autorreporte con escala Likert diseñado para evaluar la motivación y el uso de estrategias de aprendizaje de estudiantes universitarios; sus escalas de motivación cubren valor, expectativas y afecto (ansiedad frente a evaluaciones), y la sección de estrategias tiene nueve escalas.
Antes de aplicarlo en Chile confirma qué versión en español existe, cuántos ítems usa esa versión y si tiene evidencia de validez en estudiantes chilenos. Si no la encuentras, describe la limitación en el método. Después, calcula la confiabilidad con los datos de tu propia muestra: citar el coeficiente de otro estudio no reemplaza ese cálculo.
¿Qué diseños y análisis calzan con estos datos?
- Descriptivo: tasas de aprobación y reprobación por tipo de establecimiento, región o año, con tablas y gráficos de barras.
- Comparativo: contrastar el rendimiento entre dos o más grupos (por ejemplo, establecimientos de distinta dependencia) con la prueba que corresponda al nivel de medición.
- Correlacional o predictivo: relacionar rendimiento con una o más variables explicativas; regresión lineal si el rendimiento es un promedio, regresión logística si es aprobado o reprobado.
- Longitudinal: seguir una cohorte durante varios años, algo posible con series anuales, pero que exige verificar que la definición de las variables no cambie entre años.
Revisa cómo se distinguen las variables independiente, dependiente y de control en la guía de variables de investigación con ejemplos chilenos.
¿Cómo se plantean las hipótesis? Ejemplos ilustrativos
Estos ejemplos son ilustrativos: muestran la estructura, no resultados.
- H1: existen diferencias en la tasa de aprobación entre establecimientos de distinta dependencia administrativa. H0: no existen diferencias.
- H1: a mayor puntaje de ingreso, mayor promedio acumulado en el primer año de carrera. H0: no existe asociación.
- H1: la asistencia anual predice la situación final de aprobación o reprobación, controlando por nivel educativo. H0: no la predice.
¿Qué títulos de tesis sobre rendimiento académico puedes investigar?
Diez títulos de trabajo para acotar con tu profesor guía:
- Tasa de aprobación en enseñanza media según dependencia administrativa de los establecimientos de una región.
- Relación entre asistencia anual y situación final de los estudiantes de un nivel educativo en una comuna.
- Puntaje de ingreso y promedio de primer año en estudiantes de una carrera de una universidad regional.
- Estrategias de aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes de primer año de Kinesiología.
- Motivación académica y promedio acumulado en estudiantes de Ingeniería Comercial.
- Rendimiento académico antes y después de la modalidad híbrida en una asignatura de ciencias.
- Rendimiento en matemática en séptimo básico y su relación con la participación en un programa de reforzamiento.
- Diferencias de rendimiento por género en carreras de ingeniería de una universidad.
- Becas y rendimiento académico: comparación entre estudiantes becados y no becados de una carrera.
- Tiempo de trabajo remunerado y rendimiento académico en estudiantes vespertinos.
¿Cómo escribes el capítulo de método cuando usas datos secundarios?
Una tesis con datos abiertos no se escribe igual que una con encuesta propia. Tu capítulo de método debe responder cinco preguntas de forma explícita, porque la comisión no puede suponer nada:
- Fuente y fecha de descarga: nombre exacto del módulo, institución que lo publica, años incluidos y día en que lo descargaste. Las bases se actualizan y una cifra puede cambiar entre descargas.
- Unidad de análisis: estudiante, curso, establecimiento o comuna. Si la base es resumen por establecimiento, no puedes concluir nada sobre estudiantes individuales.
- Criterios de inclusión y exclusión: qué niveles, años o tipos de establecimiento conservas y por qué. Anota cuántos registros quedan después de cada filtro.
- Tratamiento de datos faltantes: cómo detectaste valores vacíos o inconsistentes y qué decisión tomaste (excluir, imputar, reportar aparte).
- Definición de las variables: copia la definición de la fuente cuando exista y declara qué transformaste, por ejemplo agrupar notas en tramos o recodificar la situación final.
Con esas cinco respuestas, otra persona podría reproducir tu análisis a partir de la misma fuente, y esa reproducibilidad es lo que valoran las comisiones en un diseño con datos secundarios. Si la población es grande y trabajas con una muestra, justifica el criterio de muestreo con el mismo cuidado que en una encuesta propia.
¿Qué limitaciones debes declarar en una tesis de rendimiento académico?
- Asociación no es causalidad: si relacionas asistencia y notas, no puedes afirmar que una cause la otra sin un diseño que lo permita.
- Indicadores incomparables entre contextos: una nota no significa lo mismo en dos establecimientos con criterios de evaluación distintos; dilo cuando compares escuelas.
- Datos agregados: con bases de resumen no puedes inferir comportamientos individuales (falacia ecológica).
- Variables omitidas: el nivel socioeconómico, el capital cultural o el apoyo familiar influyen en el rendimiento, pero muchas bases administrativas no los traen; debes reconocer ese límite.
- Cambios de definición en el tiempo: en una serie larga verifica que lo que la fuente llama «rendimiento» sea el mismo concepto en todos los años.
¿Qué cuidados éticos y de protección de datos tienes que tomar?
Aunque los datos abiertos estén anonimizados, tu tesis debe declarar el origen, las condiciones de uso y cualquier filtro aplicado por la fuente. Si trabajas con datos de tu universidad o con datos nominados, necesitas autorización institucional y, según la fuente, consentimiento. La Ley 19.628 sobre protección de la vida privada regula el tratamiento de datos personales; la Ley 21.719, publicada en diciembre de 2024, la modifica y crea la Agencia de Protección de Datos Personales, con vigencia desde el 1 de diciembre de 2026. Si tu entrega se extiende más allá de esa fecha, consulta con tu universidad qué exigencias aplican.
También conviene mirar el contexto de la deserción y la retención: si tu tesis es de nivel superior, revisa retención y deserción en primer año en Chile: las cifras y lo que no dicen para no confundir tus indicadores con los de esas estadísticas.
Preguntas frecuentes
¿Dónde encuentro datos de notas de estudiantes chilenos para mi tesis?
El portal de datos abiertos del Mineduc publica la base «Rendimiento por estudiante» con información resumida desde 2002 hasta 2025. Para estudiantes de una universidad concreta, los datos los administra la propia institución.
¿Puedo trabajar con datos de rendimiento de mi universidad?
Sí, pero necesitas autorización de la unidad que los administra (registro curricular, dirección de docencia) y, en general, datos anonimizados. Pide la carta formal y confirma la regla de tu universidad.
¿Qué diferencia hay entre rendimiento académico y desempeño académico?
En la práctica los dos términos se usan casi como sinónimos. Lo importante es que definas cuál usas y con qué indicador, y lo mantengas en todo el documento.
¿Necesito un instrumento propio si uso datos del Mineduc?
No, si tu pregunta se responde con los indicadores publicados. Sí lo necesitas si quieres medir algo que los datos administrativos no recogen, como la motivación o las estrategias de estudio.
¿Cuántos años de datos debería analizar?
Depende de tu pregunta. Un corte transversal basta para comparar grupos; si buscas una tendencia, usa varios años y verifica que las definiciones de las variables sean comparables entre ellos.
¿Qué hago si el archivo no trae diccionario de variables?
Abre el archivo, revisa los nombres de las columnas, busca documentación en el sitio de la fuente y, si persiste la duda, escribe a la institución. No interpretes una variable por su nombre sin confirmarla.
¿Se puede hacer una tesis de rendimiento académico solo con revisión de literatura?
Algunas escuelas aceptan tesis documentales o revisiones sistemáticas. Consulta el reglamento de tu carrera antes de decidir.
Avanza con tu tesis de rendimiento académico
Con el indicador definido, la fuente de datos elegida y el diseño claro, lo que falta es redactar y ordenar los capítulos. Tesify, la plataforma de inteligencia artificial que acompaña a estudiantes chilenos en su tesis o memoria de título, te ayuda a estructurar tu método y tu marco teórico, sin reemplazar tus decisiones de investigación. Más de 9.000 estudiantes y 15.000 capítulos ya se han escrito con Tesify, 100% redactados por cada estudiante con el acompañamiento de la herramienta.