Diseño de un modelo que permita predecir la probabilidad de recuperación de un estudiante que es encuentra fuera de programa aplicado a estudiantes de ingeniería
El estado académico fuera de programa (1,2,3) es un estado crítico en los estudiantes, el cual se puede presentar en cualquier semestre durante la carrera, manifestándose cuando el promedio acumulado es inferior a 3,25. La frecuencia con la que se presenta esta situación ha incrementado notoriamente...
- Autores:
-
Filomena Gamarra, Ornella
Morron Luque, Kelly Tatiana
Garcia Areyanes, Daniela Paola
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8320
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8320
- Palabra clave:
- Estado académico
Redes neuronales
Análisis ROC
ROC analysis
Neural networks
Academic status
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Design of a model that allows to predict the probability of recovery of a student that is outside the program applied to engineering students |
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El estado académico fuera de programa (1,2,3) es un estado crítico en los estudiantes, el cual se puede presentar en cualquier semestre durante la carrera, manifestándose cuando el promedio acumulado es inferior a 3,25. La frecuencia con la que se presenta esta situación ha incrementado notoriamente en los estudiantes de Ingeniería de la Universidad del Norte, lo cual se evidencia en el alto número de solicitudes de reingreso a los programas académicos, perjudicando de manera directa la efectividad de los coordinadores en tiempos de matrícula. Por consiguiente, se busca diseñar un modelo que permita predecir la probabilidad de recuperación académica de cada estudiante que se encuentre fuera de programa en el menor tiempo posible y con el mayor índice de asertividad. Para ello, existen variables cualitativas que en este modelo no son tenidas en cuenta como lo son: estrato socioeconómico del estudiante, estado de ánimo, problemas familiares, entre otros. Para la ejecución del modelo, se procedió a indagar con la coordinadora de programa los factores que se consideran importantes para rechazar o aceptar la solicitud de reingreso. Seguidamente, se definieron las variables explicativas cuantitativas precisas para el estudio, siendo necesario la extracción de información mediante una base de datos de solicitudes de reingreso de periodos académicos contenidos entre 2013 30 a 2018 10, proporcionados por la coordinadora del programa de Ingeniería Industrial. Posteriormente, se realizó un análisis de alternativa de solución y diseño de la herramienta. Finalmente, se validó a través del análisis ROC la capacidad de predicción, en cuanto a la recuperación de un estudiante en periodo de prueba, de los 2 modelos propuesto. |
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Yie Pinedo, Ruben DarioFilomena Gamarra, OrnellaMorron Luque, Kelly TatianaGarcia Areyanes, Daniela Paola2018-12-03T21:17:03Z2018-12-03T21:17:03Z2018-11-18http://hdl.handle.net/10584/8320El estado académico fuera de programa (1,2,3) es un estado crítico en los estudiantes, el cual se puede presentar en cualquier semestre durante la carrera, manifestándose cuando el promedio acumulado es inferior a 3,25. La frecuencia con la que se presenta esta situación ha incrementado notoriamente en los estudiantes de Ingeniería de la Universidad del Norte, lo cual se evidencia en el alto número de solicitudes de reingreso a los programas académicos, perjudicando de manera directa la efectividad de los coordinadores en tiempos de matrícula. Por consiguiente, se busca diseñar un modelo que permita predecir la probabilidad de recuperación académica de cada estudiante que se encuentre fuera de programa en el menor tiempo posible y con el mayor índice de asertividad. Para ello, existen variables cualitativas que en este modelo no son tenidas en cuenta como lo son: estrato socioeconómico del estudiante, estado de ánimo, problemas familiares, entre otros. Para la ejecución del modelo, se procedió a indagar con la coordinadora de programa los factores que se consideran importantes para rechazar o aceptar la solicitud de reingreso. Seguidamente, se definieron las variables explicativas cuantitativas precisas para el estudio, siendo necesario la extracción de información mediante una base de datos de solicitudes de reingreso de periodos académicos contenidos entre 2013 30 a 2018 10, proporcionados por la coordinadora del programa de Ingeniería Industrial. Posteriormente, se realizó un análisis de alternativa de solución y diseño de la herramienta. Finalmente, se validó a través del análisis ROC la capacidad de predicción, en cuanto a la recuperación de un estudiante en periodo de prueba, de los 2 modelos propuesto.The academic status outside the program (1,2,3) is a critical state in students, which can be presented in any semester during college when the cumulative average is less than 3,25. The frequency in which this situation occurs has increased markedly in the Engineering students of Universidad del Norte, which is evidenced by the high number of applications for re-entry into academic programs, directly harming the effectiveness of the coordinators in registration times. Therefore, the aim is to design a model that allows predicting the probability of academic recovery of each student who is out of the program in the shortest time possible and with the highest assertiveness index. For that purpose, there are qualitative variables that in this model are not taken into account, as in the case of socioeconomic stratum of the student, mood, family problems, among others. For the execution of the model, the factors that are considered important to reject or accept the application for re-entry were investigated with the program coordinator. Then, the precise quantitative explanatory variables for the study were defined, requiring the extraction of information through a database of requests for re-entry of academic periods held between 2013 30 to 2018 10, provided by the coordinator of the Industrial Engineering program. Afterwards, an alternative analysis of the solution and design of the tool was carried out. Finally, the prediction capacity, in terms of the recovery of a student in the trial period, of the 2 proposed models was validated through the ROC analysis.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2018.Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estado académicoRedes neuronalesAnálisis ROCROC analysisNeural networksAcademic statusDiseño de un modelo que permita predecir la probabilidad de recuperación de un estudiante que es encuentra fuera de programa aplicado a estudiantes de ingenieríaDesign of a model that allows to predict the probability of recovery of a student that is outside the program applied to engineering studentsarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALimagen resumen inglespdf.pdfimagen resumen inglespdf.pdfapplication/pdf209816http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8320/1/imagen%20resumen%20inglespdf.pdf225412ea6422039f4159ea41d4cbb360MD51imagen resumenpdf.pdfimagen resumenpdf.pdfapplication/pdf206688http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8320/2/imagen%20resumenpdf.pdfd6ab600c0f6538875216191d976c04d9MD52imagen resumen.pngimagen resumen.pngimage/png110838http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8320/3/imagen%20resumen.png3241c67e0f92fc1d395af317004d58afMD53imagen1.pngimagen1.pngimage/png107569http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8320/4/imagen1.png0ae6488d21571e45bd366ff40346cfa7MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8320/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/8320oai:172.16.14.36:10584/83202018-12-03 16:17:03.666Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.co |