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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Investigadores/as Institucionales

Aparicio Colino, AnaAutor (correspondencia)Sanchez-Avila, CarmenAutor o Coautor

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7 de octubre de 2025
Publicaciones
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Artículo
Sí

Gender and Academic Indicators in First-Year Engineering Dropout: A Multi-Model Approach

Publicado en: IEEE Access. 13 155532-155546 - 2025-01-01 13(), DOI: 10.1109/access.2025.3605776

Autores:

Aparicio Colino, Ana; Arroyo-Barriguete, Jose Luis; Hernandez, Adolfo; Sanchez-Avila, Carmen
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Afiliaciones

Santalucia Chair Analyt Educ, Madrid 28015, Spain - Autor o Coautor
Univ Complutense Madrid, Dept Financial & Actuarial Econ & Stat, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Appl Math ICTs, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Pontificia Comillas, Dept Quantitat Methods, Madrid 28015, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Student attrition during the first academic year remains a critical issue in engineering education, with implications for equity and institutional effectiveness. This study explores early dropout patterns across five engineering degree programs using data from 3889 first-year students spanning seven academic cohorts at one public and one private university in Spain. A multi-method analytical strategy-comprising logistic regression, artificial neural networks, and propensity score matching-was used to examine how gender and academic performance relate to early attrition. Findings challenge prevailing assumptions in the literature by showing that gender is not a statistically significant factor in first-year dropout, a result consistent across methods and after adjusting for confounders. In contrast, academic variables-such as entrance exam scores, failure rates, and exam absenteeism-exhibited strong associations with attrition. Institutional context also shaped dropout patterns: academic failure played a particularly salient role in the private university, while disengagement, measured through no-show rates, was more relevant in the public institution. Notably, an exception emerged in the Mathematical Engineering program, where gender moderated the link between academic failure and dropout, pointing to potential interaction effects in specific curricular settings. These results underscore the importance of understanding the conditional and context-dependent nature of early dropout, supporting targeted interventions grounded in academic, rather than demographic, indicators.
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Palabras clave

Academic performanceAttritionDropoutEducation computingEngineeringEngineering educationFailure analysisFemaleFirst year engineering studentFirst year engineering studentsFirst-year engineeringGenderGender equalityIdentityImpactLearning systemsLogistic regressionMachine learningMachine-learningMajorsNeural networksNeural-networksNeuralsenNeuralsensPersistencePropensity scorePropensity score matchingSelf-efficacyStudent retentionStudentsUniversity dropout

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Access debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering (Miscellaneous).

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 18 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/91190/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 80
  • Descargas: 112
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 5 - Gender Equality, con una probabilidad del 49% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (APARICIO COLINO, ANA) y Último Autor (SANCHEZ AVILA, MARIA DEL CARMEN).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido APARICIO COLINO, ANA.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work was supported in part by the Santalucia Chair of Analytics for Education at the Universidad Pontificia Comillas, Spain. This work involved human subjects or animals in its research. Approval of all ethical and experimental procedures and protocols wasgranted by the Ethics Committee of Universidad Pontificia Comillas under Application No. 53/23-24.
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