Patrones de la deserción estudiantil aplicando un modelo predictivo en un IESTP - Lima 2023

Descripción del Articulo

En este estudio de tipo aplicado se utilizó la metodología CRISP-DM para encontrar patrones de abandono de estudiantes en un programa de informática y ciencias de la computación del IESTP. Los datos se recogieron mediante un enfoque cuantitativo y un diseño descriptivo-experimental utilizando cuesti...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Mendoza Chero, Ricardo Ryan, Silva Arellano, Jose Luis
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/136566
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/136566
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Deserción estudiantil
Modelo predictivo
Minería de datos
Factores de deserción
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description En este estudio de tipo aplicado se utilizó la metodología CRISP-DM para encontrar patrones de abandono de estudiantes en un programa de informática y ciencias de la computación del IESTP. Los datos se recogieron mediante un enfoque cuantitativo y un diseño descriptivo-experimental utilizando cuestionarios y un muestreo de conveniencia no probabilístico. Entre las variables importantes con correlaciones moderadamente positivas se incluyeron "Hábitos alimentarios", "Acceso al ordenador" y "Ejercicio regular", mientras que "Promedio ponderado" y "Promedio de ausencias" mostraron notables correlaciones negativas. Estas variables fueron el foco de los modelos de aprendizaje automático, que se construyeron con fuertes correlaciones y árboles de decisión visuales para apoyar su papel crítico en la predicción del abandono. Los valores de precisión del 77,06% y el 80,73% para "Media ponderada" y "Ausencias medias" obtenidos mediante validación cruzada validaron la capacidad de predicción de los modelos. Según el análisis exhaustivo, el 75,14% de los casos se clasificaron correctamente como "Media ponderada" y el 73,48% como "Ausencias medias". Concluyendo, estos resultados ofrecen valiosos insights para abordar la deserción estudiantil en instituciones similares, destacando la importancia de considerar múltiples factores y la aplicabilidad efectiva de modelos predictivos.
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Concluyendo, estos resultados ofrecen valiosos insights para abordar la deserción estudiantil en instituciones similares, destacando la importancia de considerar múltiples factores y la aplicabilidad efectiva de modelos predictivos.PiuraEscuela de Ingeniería de SistemasSistemas de Información y ComunicacionesDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.Desarrollo económico, empleo y emprendimientoTrabajo decente y crecimiento económicoPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVDeserción estudiantilModelo predictivoMinería de datosFactores de deserciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Patrones de la deserción estudiantil aplicando un modelo predictivo en un IESTP - Lima 2023info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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