Modelo predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada del Perú
Descripción del Articulo
La deserción es un problema que afecta alas universidades, públicas y privadas, y que generan una serie de consecuencias negativas para las instituciones, así como para los mismos jóvenes porque tendrán menos posibilidades de conseguir un empleo que permita bridarles una mejor calidad de vida a sus...
Autor: | |
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Formato: | tesis doctoral |
Fecha de Publicación: | 2018 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/10004 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/10004 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Deserción universitaria - Perú Predicciones Universidades y escuelas superiores - Perú https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
Sumario: | La deserción es un problema que afecta alas universidades, públicas y privadas, y que generan una serie de consecuencias negativas para las instituciones, así como para los mismos jóvenes porque tendrán menos posibilidades de conseguir un empleo que permita bridarles una mejor calidad de vida a sus familias, 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 críticos. Entre los principales resultados se puede destacar que los modelos predictivos contribuyeron a reducir en un 40 % y 50 % 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 del nivel secundaria. |
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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).
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