Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)*
dc.contributor.authorAcero López, Andrés Estebanspa
dc.contributor.authorMoreno Ortiz, Sergio Danielspa
dc.date.accessioned2022-11-16T22:32:59Zspa
dc.date.available2022-11-16T22:32:59Zspa
dc.date.created2022-05spa
dc.date.issued2022-05spa
dc.identifier.citationAcero López. A., Moreno Ortiz, S. (2022). Antes y después de la pandemia: Predicción de la deserción estudiantil en la Universidad Sergio Arboleda en Noguera Calderón. R. (ed.). Seguridad, migración y educación en tiempos de pandemia (pp.237-252). Universidad Sergio Arboledaspa
dc.identifier.isbn978-958-5158-47-4spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11232/1860eng
dc.description.abstractLa deserción estudiantil, entendida como el abandono total de las aulas, por parte del estudiante, durante un periodo igual o superior a un año, está influenciado por múltiples factores de tipo ético, político, social, familiar y cultural. Como consecuencia de la situación generada por la pandemia de covid-19, la cantidad de estudiantes que han dejado de estudiar ha aumentado, lo que hace necesario replantear estrategias para afrontar las posibles deserciones que se produzcan en el corto y mediano plazo. A través del reconocimiento de patrones y comportamientos que no son visibles, este estudio se propuso desarrollar modelos basados en estadística para detectar, de manera temprana, a los estudiantes con alto riesgo de deserción. El objetivo de este proyecto se centró en construir un modelo de deserción estudiantil para los estudiantes de la Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería (ECEI) de la Universidad Sergio Arboleda, que permitirá pronosticar la posibilidad de que un estudiante abandone las aulas en cada periodo de tiempo: semestre o año. Para su desarrollo se utilizó la información socioeconómica brindada por los estudiantes al momento de ingresar a la universidad, sus calificaciones y una variable categórica de deserción. Por otra parte, para garantizar una mejor predicción en situación de pandemia, se incluyó la información económica de los padres o acudientes, a través de variables nuevas que representen el riesgo de deserción durante la pandemia. Puesto que los modelos son específicos de aprendizaje supervisado y no existe un consenso sobre el mejor modelo para aplicar, se utilizaron algoritmos de clasificación basados en redes bayesianas y bosques aleatorios. Además, se identificaron como variables significantes el promedio de notas de los estudiantes, el grupo y el resultado de la prueba Icfes. A partir de los resultados, se pudo concluir que, dada la situación actual, es necesario contar con herramientas de corto plazo para planificar estrategias que permitan enfrentar de la mejor manera posible los retos en torno a la deserción que emergieron o se consolidaron en el contexto de la pandemia.spa
dc.format.extent16spa
dc.format.mediumDigitalspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Sergio Arboledaspa
dc.relation.ispartofSeguridad, migración y educación en tiempos de pandemiaspa
dc.relation.ispartofseriesInvestigaciónspa
dc.relation.isversionof1spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleAntes y después de la pandemia: Predicción de la deserción estudiantil en la Universidad Sergio Arboledaspa
dc.subject.lembDeserción universitaria - Modelos predictivosspa
dc.subject.lembDeserción universitaria - Modelos matemáticosspa
dc.subject.lembPlanificación educativaspa
dc.subject.lembCollege dropouts - Predictive modelsspa
dc.subject.lembCollege dropouts - Mathematical modelsspa
dc.subject.lembEducational planningspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiaspa
dc.relation.referencesAcero, A., Achury, J. C., y Morales, J. C. (2019). University dropout: A prediction model for an engineering program in Bogotá, Colombia. Proceedings of the 8th Research in Engineering Education Symposium, REES 2019. Making Connections.spa
dc.relation.referencesBarbary, O., y Pinzon Sarmiento, L. M. (1998). L’analyse harmonique qualitative et son application à la typologie des trajectoires individuelles. Mathématiques et Sciences Humaines, 144. https://doi.org/10.4000/msh.2782spa
dc.relation.referencesDicovskiy, L. M., y Pedroza, M. E. (2018). Predicción de deserción y éxito en estudiantes. Caso de estudio: ingeniería agroindustrial de la UniNorte, Nicaragua, 2011-2015. Nexo Revista Científica, 31(1), 16-27.spa
dc.relation.referencesDinero (2020). Deserción escolar, un problema que ya supera los 100 000 estudiantes en 2020. https://www.dinero.com/pais/articulo/desercion-escolar-de-estudiantesen-colombia-durante-el-2020/307215spa
dc.relation.referencesEckert, K. y Suénaga, R. (2015). Análisis de deserción-permanencia de estudiantes universitarios utilizando técnica de clasificación en minería de datos. Formación universitaria, 8(5), 3-12. https://doi.org/10.4067/S0718-50062015000500002.spa
dc.relation.referencesEsteban, M., Bernardo, A., Tuero, E., Cervero, A., y Casanova, J. (2017). Variables influyentes en progreso académico y permanencia en la universidad. European Journal of Education and Psychology, 10(2), 75-81. https://doi.org/10.1016/j. ejeps.2017.07.003spa
dc.relation.referencesFan, W., y Wolters, C. A. (2014). School motivation and high school dropout: The mediating role of educational expectation. British Journal of Educational Psychology, 84(1), 22-39. https://doi.org/10.1111/bjep.12002spa
dc.relation.referencesFlórez, E. P., y Carrascal, J. J. (2016). Estudio de la deserción estudiantil de la Licenciatura en Ciencias Naturales y Educación Ambiental de la Universidad de Córdoba-Colombia, 2011-2015. Revista Científica, 4(27), 340. https://doi. org/10.14483/udistrital.jour.RC.2016.27.a4spa
dc.relation.referencesGeisinger, B. N., y Raman, D. R. (2013). Why they leave: Understanding student attrition from engineering majors. International Journal of Engineering Education, 29(4), 914-925.spa
dc.relation.referencesGitto, L., Minervini, L. F., y Monaco, L. (2016). University dropouts in Italy: Are supply side characteristics part of the problem? Economic Analysis and Policy, 49, 108-116. https://doi.org/10.1016/j.eap.2015.12.004spa
dc.relation.referencesGuzmán Ruíz, D., Durán Muriel, D., Franco Gallego, J., Castaño Vélez, E., Gallón Gómez, S., Gómez Portilla, K., y Vásquez Velásquez, J. (2009). Deserción estudiantil en la educación superior colombiana metodología de seguimiento, diagnóstico y elementos para su prevención. Ministerio de Educación Nacional (MEN). https:// www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/articles-254702_ libro_desercion.pdfspa
dc.relation.referencesKumar, R., y Verma, D. (2014). Classification Algorithms for Data Mining: A Survey. International Journal of Innovations in Engineering. https://citeseerx.ist.psu. edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.305.2167&rep=rep1&type=pdfspa
dc.relation.referencesLacave, C., Molina, A. I., y Cruz-Lemus, J. A. (2018). Learning Analytics to identify dropout factors of Computer Science studies through Bayesian networks. Behaviour and Information Technology, 37(10-11), 993-1007. https://doi. org/10.1080/0144929X.2018.1485053spa
dc.relation.referencesLykourentzou, I., Giannoukos, I., Nikolopoulos, V., Mpardis, G., y Loumos, V. (2009). Dropout prediction in e-learning courses through the combination of machine learning techniques. Computers and Education. https://doi.org/10.1016/j. compedu.2009.05.010spa
dc.relation.referencesMontalvo, N. y Montiel, A. (2020). Impacto del covid-19 en el estrés de universitarios. AvaCient.spa
dc.relation.referencesMorales, J., Cordero, N., y Ramírez, J. (2017). Influence of economic expectation on choosing a university: A case study in Industrial Engineering. Espacios, 38(35). http://www.revistaespacios.com/a17v38n35/a17v38n35p02.pdfspa
dc.relation.referencesMunizaga, F. R., Cifuentes, M. B., y Beltrán, A. J. (2018). Retención y abandono estudiantil en la educación superior universitaria en América Latina y el Caribe: una revisión sistemática. Education Policy Analysis Archives, 26. https://doi. org/10.14507/epaa.26.3348spa
dc.relation.referencesPatrick, A. y Borrego, M. (2016). A review of the literature relevant to engineering identity. Annual Conference and Exposition, Conference Proceedings, 2016-June. https:// doi.org/10.18260/p.26428spa
dc.relation.referencesSalas-Morera, L. M., Cejas-Molina, A., Olivares-Olmedilla, J. L., GarcíaHernández, L., y Palomo-Romero, J. M. (2019). Factors affecting engineering students dropout: A case study. International Journal of Engineering Education, 35(1), 156-167.spa
dc.relation.referencesSmith, W. C. (2020). Potential long-term consequences of school closures: Lessons from the 2013-2016 Ebola pandemic. Research Square.spa
dc.relation.referencesTinto, V. (1975). Dropout from Higher Education: A Theoretical Synthesis of Recent Research. Review of Educational Research. https://doi.org/10.3102/00346543045001089spa
dc.relation.referencesWorld Bank Group (2020). The covid-19 Pandemic: Shocks to Education and Policy Responses. World Bank Group.spa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2*
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Sergio Arboledaspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Sergio Arboledaspa
dc.identifier.repourlrepourl: https://repository.usergioarboleda.edu.co/*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_3248*
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/CAP_LIB*
dc.type.localCapítulo de Librospa
dc.relation.citationstartpage237spa
dc.relation.citationendpage252spa
dc.subject.proposaldeserción estudiantilspa
dc.subject.proposalmodelo predictivospa
dc.subject.proposaleducaciónspa
dc.subject.proposalpandemiaspa


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)