Análisis envolvente de datos: Un caso de estudio para una universidad argentina

Abstract

Este artículo presenta un caso de estudio en el que se analiza la eficiencia relativa del plan de estudios de un programa universitario. Esta cuestión es muy relevante, ya que los cursos del plan están financiados con fondos públicos y por lo tanto afectan la eficiencia del gasto público global. El método aplicado es el análisis envolvente de datos (DEA, por sus iniciales en inglés). Los resultados permiten identificar los cursos optativos ineficientes que deberían aumentar el número de estudiantes y reducir al mismo tiempo el número de miembros del cuerpo docente asignados a ellos para mejorar su eficiencia. En el caso de cursos obligatorios, la mejora también requiere reducir el número de docentes auxiliares.This article presents a study case in which we analyze the relative efficiency of the curriculum of a university degree program. This is a relevant question, since the required courses are publicly funded and thus affect the efficiency of global public spending. The method applied is Data Envelopment Analysis (DEA). Through the our results, we were able to identify inefficient non-mandatory courses that should increase the number of students while reducing the number of faculty members assigned to them to improve their efficiency. In the case of mandatory courses, improvement also requires to reduce the number of adjunct faculty.Este artigo apresenta um estudo de caso em que a eficiência relativa do currículo de um programa universitário é analisada. Esta questão é muito relevante porque os cursos do plano são de financiamento público e, portanto, afetam a eficiência da despesa pública global. O método aplicado é a análise envoltória de dados (DEA, por sua sigla em Inglês). Os resultados permitem identificar eletivas ineficientes que deveriam aumentar o número de alunos e, ao mesmo tempo, reduzir o número de membros do corpo docente que lhes foram atribuídos para melhorar a sua eficiência. No caso de cursos obrigatórios, a melhoria também requer reduzir o número de assistentes de ensino.