Un estudio cualitativo de la percepción docente acerca del clima organizacional en la BUAP

Transcripción

1 Un estudio cualitativo de la percepción docente acerca del clima organizacional en la BUAP M A U R I C I O C A S T R O C A R D O N A 1, D A V I D E D U A R D O P I N T O A V E N D A Ñ O 1, M A R T H A P A T R I C I A L E Ó N A R E N A S 2 1 F A C U L T A D D E C I E N C I A S D E L A C O M P U T A C I Ó N, B U A P 2 C O O R D I N A C I Ó N D E E V A L U A C I Ó N A C A D É M I C A, B U A P { M C A S T R O, D P I N T O }@C S. B U A P. M X, P A T R I C I A. L E O C O R R E O. B U A P. M X

2 Contenido Introducción Metodología Resultados obtenidos Conclusiones

3 Introducción El Programa Institucional de Evaluación Académica (PIEVA) Encuesta (Noviembre del año 2012 ) Maslash Burnout Inventory (MBI) [1] Cuestionario de afrontamiento de estrés (CAE) [2] Cuestionario de Factores Estresores Organizacionales (FEO) [3]. Campos de comentarios abiertos

4 Metodología Preprocesamiento de Información Análisis Exploratorio Determinación de Componentes Dimensionales

5 Metodología: Análisis Exploratorio Técnicas de agrupamiento de textos (XMeans) Objetivo: Determinar el número de grupos (dimensiones) de los datos de entrada Técnicas para la detección automática de tópicos (LDA) Objetivo: Caracterizar cada dimensión mediante la identificación automática de palabras clave

6 Metodología: Componentes dimensionales El análisis exploratorio preliminar da como resultado un conjunto de palabras asociadas a cada tópico, con lo cual es posible determinar el tema o dimensión general que subyace a este conjunto de palabras. Una vez determinada la dimensión es posible ampliar y/o refinar el conjunto de palabras con la finalidad de describir con mayor detalle dicha dimensión.

7 Resultados obtenidos Conjunto de datos Análisis exploratorio Componentes dimensionales

8 Resultados obtenidos: Conjunto de Datos 1,944 comentarios abiertos hechos por profesores de la BUAP NOTA: Textos cortos con términos de baja frecuencia.

9 Resultados obtenidos: Análisis Exploratorio El algoritmo XMeans implementado en la herramienta Weka arrojó tres grupos como el número óptimo de dimensiones para los textos usados en los experimentos.

10 Resultados obtenidos: Componentes dimensionales El algoritmo XMeans implementado en la herramienta Weka arrojó tres grupos como el número óptimo de dimensiones para los textos usados en los experimentos. Usamos este valor como parámetro para sugerir el número de tópicos al programa que implementa la técnica LDA.

11 Resultados obtenidos: Componentes dimensionales Tópico 000 (Ambiente laboral): Se refiere a todas aquellas actividades relacionadas con la interacción entre docentes y que permiten tener un ambiente laboral favorable o desfavorable en su unidad académica. Tópico 001 (Tarea): Se refiere a todas aquellas actividades relacionadas con el trabajo cotidiano del quehacer docente, así como también de las herramientas necesarias para esta labor. Tópico 002 (Administración): Se refiere a la relación docenteautoridad, docente-institución, es decir, todas aquellas actividades que tienen que ver con toma de decisiones que no están al alcance inmediato del docente.

12 Resultados obtenidos: Componentes dimensionales Refinación del conjunto de palabras asociadas a cada dimensión

13 Resultados obtenidos: Componentes dimensionales Administración 39% Ambiente laboral 18% Tarea 26% Sin clasificar 17%

14 Conclusiones Se ha propuesto una metodología específica para llevar a cabo un estudio cualitativo de la percepción docente acerca del clima organizacional en la BUAP. Esta metodología contempla un análisis exploratorio preliminar que permite en una segunda fase caracterizar las diversas dimensiones identificadas para un conjunto de comentarios abiertos realizados por los profesores de la BUAP.

15 Conclusiones: Dimensión administración Un factor relevante para mejorar el clima organizacional consiste en mejorar la interacción docenteadministración, erradicando prácticas autoritarias que restrinjan la libertad de expresión, y generen un ambiente académico favorable. Así también, es necesario establecer mecanismos ágiles y transparentes en la obtención de recursos relacionados con la estabilidad laboral y el quehacer académico, tales como transformaciones, definitividades y espacios de trabajo dignos y que estén en concordancia con la naturaleza del trabajo académico.

16 Conclusiones: Dimensión Tarea Docente Se percibe que que el profesor está comprometido con su labor docente y exige mejores condiciones en equipo de cómputo, iluminación, ventilación, internet, cantidad de estudiantes por grupo, etc. La realización de acciones encaminadas a subsanar estas necesidades podría ir al encuentro de una planta docente que se centraría únicamente en su labor docente, evitando este tipo de distractores que tienen un impacto negativo en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

17 Conclusiones: Ambiente laboral Se muestra claramente que el docente está sumamente interesado en una comunidad universitaria que trabaje de manera colegiada. Propone continuamente la mejora de aspectos tales como la comunicación, la integración, el diálogo y sugiere el establecimiento de espacios de convivencia social dentro de cada unidad académica. Se deja ver, a través de los comentarios, que en muchas unidades académicas no se trabaja de forma colegiada, por tanto se propone llevar a cabo un análisis más profundo para determinar los mecanismos efectivos para retomar las reuniones de academias, sobre todo en aquellas unidades académicas en donde existen fracturas en la relación entre docentes.

18 Bibliografía [1] Maslach, C. and Jackson, S. E. (1981), The measurement of experienced burnout. J. Organiz. Behav., 2: doi: /job [2] Sandín, B., y Chorot, P. (2003). Cuestionario de afrontamiento del estrés (CAE): desarrollo y validación preliminar. Revista de Psicopatología y Psicología Clínica, 8, 1, [3] Sánchez de Gallardo, Marhilde; Mantilla de Gil, Mercedes. (2005). Situaciones generadoras de los niveles de estrés en docentes universitarios. Revista Venezolana de Ciencias Sociales, enero-junio, [4] Dan Pelleg and Andrew W. Moore X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters. In Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning (ICML '00), Pat Langley (Ed.). Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, [5] David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan Latent dirichlet allocation. J. Mach. Learn. Res. 3 (March 2003),