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Antes y después de la pandemia: Predicción de la deserción estudiantil en la Universidad Sergio Arboleda
| dc.rights.license | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO) | * |
| dc.contributor.author | Acero López, Andrés Esteban | spa |
| dc.contributor.author | Moreno Ortiz, Sergio Daniel | spa |
| dc.date.accessioned | 2022-11-16T22:32:59Z | spa |
| dc.date.available | 2022-11-16T22:32:59Z | spa |
| dc.date.created | 2022-05 | spa |
| dc.date.issued | 2022-05 | spa |
| dc.identifier.citation | Acero 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 Arboleda | spa |
| dc.identifier.isbn | 978-958-5158-47-4 | spa |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11232/1860 | eng |
| dc.description.abstract | La 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.extent | 16 | spa |
| dc.format.medium | Digital | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Universidad Sergio Arboleda | spa |
| dc.relation.ispartof | Seguridad, migración y educación en tiempos de pandemia | spa |
| dc.relation.ispartofseries | Investigación | spa |
| dc.relation.isversionof | 1 | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
| dc.title | Antes y después de la pandemia: Predicción de la deserción estudiantil en la Universidad Sergio Arboleda | spa |
| dc.subject.lemb | Deserción universitaria - Modelos predictivos | spa |
| dc.subject.lemb | Deserción universitaria - Modelos matemáticos | spa |
| dc.subject.lemb | Planificación educativa | spa |
| dc.subject.lemb | College dropouts - Predictive models | spa |
| dc.subject.lemb | College dropouts - Mathematical models | spa |
| dc.subject.lemb | Educational planning | spa |
| dc.rights.acceso | Abierto (Texto Completo) | spa |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
| dc.rights.accesRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | spa |
| dc.relation.references | Acero, 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 |
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| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | * |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad Sergio Arboleda | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Universidad Sergio Arboleda | spa |
| dc.identifier.repourl | repourl: https://repository.usergioarboleda.edu.co/ | * |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_3248 | * |
| dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/CAP_LIB | * |
| dc.type.local | Capítulo de Libro | spa |
| dc.relation.citationstartpage | 237 | spa |
| dc.relation.citationendpage | 252 | spa |
| dc.subject.proposal | deserción estudiantil | spa |
| dc.subject.proposal | modelo predictivo | spa |
| dc.subject.proposal | educación | spa |
| dc.subject.proposal | pandemia | spa |
Ficheros en el ítem
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