Diseño de una metodología para determinar el nivel de complejidad para cada estudiante de las asignaturas de un plan de estudio académico
El número de estudiantes en las diferentes universidades del mundo ha aumentado significativamente en los últimos cinco años. Este incremento, ha ocasionado que las asesorías curriculares no se realicen de la mejor manera, lo que ha generado inconformidad en los estudiantes. Con el propósito de dism...
- Autores:
-
Mercado Cabas, Diana Paola
Díaz Hoyer, Estephanie Andrea
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8290
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8290
- Palabra clave:
- asignatura
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El número de estudiantes en las diferentes universidades del mundo ha aumentado significativamente en los últimos cinco años. Este incremento, ha ocasionado que las asesorías curriculares no se realicen de la mejor manera, lo que ha generado inconformidad en los estudiantes. Con el propósito de disminuir dicho nivel de inconformidad, se efectuó el presente estudio, el cual propone el diseño de un modelo matemático que determine de forma rápida y específica el nivel de complejidad de las asignaturas para cada estudiante. Para ello, se tomó como caso de estudio a los estudiantes del programa de pregrado de Ingeniería Industrial de la Universidad del Norte. Primeramente, se creó una encuesta a la cual se le realizó el respectivo estudio del tamaño de muestra y se determinó la veracidad de los datos. Con lo anterior, se obtuvo la percepción del estudiante en cuanto al nivel de complejidad de todas las asignaturas presentes en el plan de estudio. Adicionalmente, se realizó un análisis para determinar las variables que afectan la percepción de complejidad que tiene cada individuo respecto a cierta asignatura. Aspectos como el índice de repitencia del semestre anterior de la asignatura en cuestión y las calificaciones de las asignaturas pre requisito de la misma fueron considerados en dicho análisis. En cuanto a limitaciones, se presentaron inconvenientes en la recolección de algunas de las variables mencionadas debido a la escasez de información registrada. Seguidamente, se propuso con base en tres asignaturas del plan de estudio, un modelo de regresión logística ordinal con las variables mencionadas anteriormente. Como resultado, se obtuvo un proceso que permite desarrollar un modelo, que puede ser replicado para todas las asignaturas de un plan de estudio. Este modelo nos permite pronosticar el nivel de complejidad de un estudiante en particular para una asignatura específica. |
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Yie Pinedo, Ruben DarioMercado Cabas, Diana PaolaDíaz Hoyer, Estephanie Andrea2018-11-29T21:35:07Z2018-11-29T21:35:07Z2018-11-18http://hdl.handle.net/10584/8290El número de estudiantes en las diferentes universidades del mundo ha aumentado significativamente en los últimos cinco años. Este incremento, ha ocasionado que las asesorías curriculares no se realicen de la mejor manera, lo que ha generado inconformidad en los estudiantes. Con el propósito de disminuir dicho nivel de inconformidad, se efectuó el presente estudio, el cual propone el diseño de un modelo matemático que determine de forma rápida y específica el nivel de complejidad de las asignaturas para cada estudiante. Para ello, se tomó como caso de estudio a los estudiantes del programa de pregrado de Ingeniería Industrial de la Universidad del Norte. Primeramente, se creó una encuesta a la cual se le realizó el respectivo estudio del tamaño de muestra y se determinó la veracidad de los datos. Con lo anterior, se obtuvo la percepción del estudiante en cuanto al nivel de complejidad de todas las asignaturas presentes en el plan de estudio. Adicionalmente, se realizó un análisis para determinar las variables que afectan la percepción de complejidad que tiene cada individuo respecto a cierta asignatura. Aspectos como el índice de repitencia del semestre anterior de la asignatura en cuestión y las calificaciones de las asignaturas pre requisito de la misma fueron considerados en dicho análisis. En cuanto a limitaciones, se presentaron inconvenientes en la recolección de algunas de las variables mencionadas debido a la escasez de información registrada. Seguidamente, se propuso con base en tres asignaturas del plan de estudio, un modelo de regresión logística ordinal con las variables mencionadas anteriormente. Como resultado, se obtuvo un proceso que permite desarrollar un modelo, que puede ser replicado para todas las asignaturas de un plan de estudio. Este modelo nos permite pronosticar el nivel de complejidad de un estudiante en particular para una asignatura específica.The number of students in the different universities of the world has increased significantly in the last five years. This increase has caused curricular advising not to be carried out in the best way, which has generated dissatisfaction in the students. With the purpose of reducing this level of dissatisfaction, the present study was carried out, which proposes the design of a mathematical model that determines quickly and specifically the level of complexity of the subjects for each student. For this, the students of the undergraduate program of Industrial Engineering at Universidad del Norte were taken as a case study. First, a survey was created to which the respective study of the sample size was made and the veracity of the data was determined. With the above, the student's perception was obtained regarding the level of complexity of all the subjects present in the study plan. Additionally, an analysis was conducted to determine the variables that affect the perception of complexity that each individual has regarding a certain subject. Aspects such as the repetition rate of the previous semester of the subject in question and the qualifications of the prerequisite subjects were considered in analysis above. Regarding limitations, there were inconveniences in the collection of some of the mentioned variables due to the shortage of recorded information. Then, an ordinal logistic regression model with the variables mentioned above was proposed based on three subjects of the study plan. As a result, a process was obtained that allows the development of a model, which can be replicated for all the subjects of a study plan. This model allows us to predict the level of complexity of a particular student for a specific subject.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2018Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2asignaturaplan de estudiocomplejidadregresión logística ordinalíndice de repitenciapre requisitosubjectstudy plancomplexityordinal logistic regressionrepetition indexprerequisiteDiseño de una metodología para determinar el nivel de complejidad para cada estudiante de las asignaturas de un plan de estudio académicoDesign of a methodology to determine the level of complexity for each student of the subjects of an academic study planarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALImagen español.pngImagen español.pngImagen españolimage/png37941http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8290/3/Imagen%20espa%c3%b1ol.png9aab8a28d9f26f013697f98c650b55d7MD53Imagen inglés.pngImagen inglés.pngImagen inglésimage/png36598http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8290/4/Imagen%20ingl%c3%a9s.pngc9ae42c921e050cdc30b1b550e7a09f3MD54Imagen español.pdfImagen español.pdfImagen español pdfapplication/pdf316706http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8290/5/Imagen%20espa%c3%b1ol.pdfd4715b7e20e4bcc4f48f7279dce4e495MD55Imagen inglés.pdfImagen inglés.pdfImagen inglés pdfapplication/pdf329268http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8290/6/Imagen%20ingl%c3%a9s.pdfaf3b99ed248041e971109f753ef4033aMD56Resumen.pdfResumen.pdfResumen españolapplication/pdf309011http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8290/8/Resumen.pdf0ec50eda20cf6357266e7278034ca6edMD58Summary.pdfSummary.pdfResumen inglésapplication/pdf309535http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8290/9/Summary.pdf0f154e078ac642cf76e482f4fc8f02b0MD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8290/10/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51010584/8290oai:172.16.14.36:10584/82902018-11-29 16:35:07.964Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.co |