Modelo predictivo para determinar deserción de estudiantes en la Universidad Tecnológica del Perú

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación se centra fundamentalmente en la importancia de tener un modelo predictivo que permita determinar la deserción de estudiantes en la Universidad Tecnológica del Perú. Al respecto, este plan permitirá enfocar los esfuerzos que necesita el centro de estudios para po...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Luque Calderón, Ricardo Antonio, Sarazu Rivera, Carolina
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/2924
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/2924
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Deserción estudiantil
Análisis predictivo
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El presente trabajo de investigación se centra fundamentalmente en la importancia de tener un modelo predictivo que permita determinar la deserción de estudiantes en la Universidad Tecnológica del Perú. Al respecto, este plan permitirá enfocar los esfuerzos que necesita el centro de estudios para poder tomar mejores decisiones y definir estrategias más eficientes con ayuda de esta tecnología. En ese sentido, el objetivo de nuestra investigación se centró en el diseño un modelo predictivo que permitirá tecnologizar y establecer un proceso mejor definido para la deserción estudiantil, permitiéndole tener un mejor control y seguimiento. Por lo tanto, la metodología de investigación que se utilizó fue la descriptiva funcional que permite establecer la relación entre las variables y objetos que actúan en su diseño. Por su parte, para su desarrolló se realizó una investigación de tipo no experimental porque no incluye la fase de implementación de un sistema informático. En consecuencia, para determinar los resultados de la investigación se desarrolló un esquema que permita observar el comportamiento de los datos indicando el porcentaje de estudiantes con riesgo de desertar y los patrones que actuaron en consecuencia de este, lo que se podrá evidenciar en el modelo predictivo. Para tal efecto, se recurrió a cálculos probabilísticos y el modelado se realizó con la técnica de minería de datos, el árbol de decisiones.
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