Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana

Descripción del Articulo

La deserción es un problema que afecta a las universidades, públicas y privadas, y acarrea una serie de consecuencias negativas tanto para las instituciones como para los mismos jóvenes, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas c...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Sifuentes Bitocchi, Oswaldo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Continental
Repositorio:CONTINENTAL-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/8288
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12394/8288
https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Deserción estudiantil
Estudiantes universitarios
id UCON_ba40190d26fa2618a6ea15471c76e4f1
oai_identifier_str oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/8288
network_acronym_str UCON
network_name_str CONTINENTAL-Institucional
repository_id_str 4517
dc.title.es_ES.fl_str_mv Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
title Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
spellingShingle Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
Sifuentes Bitocchi, Oswaldo
Deserción estudiantil
Estudiantes universitarios
title_short Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
title_full Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
title_fullStr Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
title_full_unstemmed Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
title_sort Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
author Sifuentes Bitocchi, Oswaldo
author_facet Sifuentes Bitocchi, Oswaldo
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Sifuentes Bitocchi, Oswaldo
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Deserción estudiantil
Estudiantes universitarios
topic Deserción estudiantil
Estudiantes universitarios
description La deserción es un problema que afecta a las universidades, públicas y privadas, y acarrea una serie de consecuencias negativas tanto para las instituciones como para los mismos jóvenes, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas contribuye a identificar a los estudiantes en riesgo de deserción. Se diseñaron siete modelos predictivos con la metodología CRISP (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) y el historial académico de los estudiantes, para ser aplicados en siete cursos. Entre los principales resultados se puede destacar que los modelos predictivos contribuyeron a reducir en un 25 % y 40 % los niveles de desaprobación y las variables que mejor la predijeron fueron la carrera que estudian (vocación), el número de veces que se matriculan en la asignatura y la nota que tuvieron en matemática o comunicación cuando cursaron el quinto año de secundaria.
publishDate 2018
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-12-03T16:51:44Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-12-03T16:51:44Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2020
dc.date.issued.fl_str_mv 2018
dc.type.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
dc.identifier.citation.es_ES.fl_str_mv Sifuentes, O. (2018). Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana. Industria data,2 1(2), 47-52. https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12394/8288
dc.identifier.journal.es_ES.fl_str_mv Industria data
dc.identifier.doi.es_ES.fl_str_mv https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602
identifier_str_mv Sifuentes, O. (2018). Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana. Industria data,2 1(2), 47-52. https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602
Industria data
url https://hdl.handle.net/20.500.12394/8288
https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.es_ES.fl_str_mv https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/15602
dc.rights.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_ES.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.license.es_ES.fl_str_mv Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
dc.rights.accessRights.es_ES.fl_str_mv Acceso abierto
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Acceso abierto
dc.format.es_ES.fl_str_mv application/pdf
dc.format.extent.es_ES.fl_str_mv p. 47-52
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Universidad Continental
dc.source.es_ES.fl_str_mv Universidad Continental
Repositorio Institucional - Continental
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONTINENTAL-Institucional
instname:Universidad Continental
instacron:CONTINENTAL
instname_str Universidad Continental
instacron_str CONTINENTAL
institution CONTINENTAL
reponame_str CONTINENTAL-Institucional
collection CONTINENTAL-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.continental.edu.pe/bitstream/20.500.12394/8288/1/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Continental
repository.mail.fl_str_mv dspaceconti@continental.edu.pe
_version_ 1847603117073367040
spelling Sifuentes Bitocchi, Oswaldo2020-12-03T16:51:44Z2020-12-03T16:51:44Z20202018Sifuentes, O. (2018). Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana. Industria data,2 1(2), 47-52. https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602https://hdl.handle.net/20.500.12394/8288Industria datahttps://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602La deserción es un problema que afecta a las universidades, públicas y privadas, y acarrea una serie de consecuencias negativas tanto para las instituciones como para los mismos jóvenes, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas contribuye a identificar a los estudiantes en riesgo de deserción. Se diseñaron siete modelos predictivos con la metodología CRISP (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) y el historial académico de los estudiantes, para ser aplicados en siete cursos. Entre los principales resultados se puede destacar que los modelos predictivos contribuyeron a reducir en un 25 % y 40 % los niveles de desaprobación y las variables que mejor la predijeron fueron la carrera que estudian (vocación), el número de veces que se matriculan en la asignatura y la nota que tuvieron en matemática o comunicación cuando cursaron el quinto año de secundaria.application/pdfp. 47-52spaUniversidad Continentalhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/15602info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)Acceso abiertoUniversidad ContinentalRepositorio Institucional - Continentalreponame:CONTINENTAL-Institucionalinstname:Universidad Continentalinstacron:CONTINENTALDeserción estudiantilEstudiantes universitariosModelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruanainfo:eu-repo/semantics/articleLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.continental.edu.pe/bitstream/20.500.12394/8288/1/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5120.500.12394/8288oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/82882020-12-03 12:03:24.139Repositorio Continentaldspaceconti@continental.edu.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
score 13.884572
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).