Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM
Este estudio explora la baja representación de mujeres en carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) y busca identificar factores que influyen en la decisión de estudiantes de grados 10 y 11 para elegir estas disciplinas. A través de un enfoque basado en datos, se desarrolló un mo...
- Autores:
-
Llach Bruges, Tabata Nicole
Páez Romero, María Valentina
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13166
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/13166
- Palabra clave:
- Caracterización, STEM, predicción, igualdad, participación
- Rights
- License
- Universidad del Norte
id |
REPOUNORT2_bd084559c7ee95591e1ea344066caa5a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13166 |
network_acronym_str |
REPOUNORT2 |
network_name_str |
Repositorio Uninorte |
repository_id_str |
|
dc.title.es_ES.fl_str_mv |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM |
dc.title.en_US.fl_str_mv |
Analysis of youth profiles in Grades 10 and 11: predicting success in STEM careers |
title |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM |
spellingShingle |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM Caracterización, STEM, predicción, igualdad, participación |
title_short |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM |
title_full |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM |
title_fullStr |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM |
title_full_unstemmed |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM |
title_sort |
Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM |
dc.creator.fl_str_mv |
Llach Bruges, Tabata Nicole Páez Romero, María Valentina |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Nieto Bernal, Wilson |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Llach Bruges, Tabata Nicole Páez Romero, María Valentina |
dc.subject.es_ES.fl_str_mv |
Caracterización, STEM, predicción, igualdad, participación |
topic |
Caracterización, STEM, predicción, igualdad, participación |
description |
Este estudio explora la baja representación de mujeres en carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) y busca identificar factores que influyen en la decisión de estudiantes de grados 10 y 11 para elegir estas disciplinas. A través de un enfoque basado en datos, se desarrolló un modelo predictivo usando Random Forest, que permite analizar variables clave como el interés en matemáticas y ciencias, el apoyo familiar y la influencia docente. La investigación incluyó encuestas a estudiantes de un colegio en Barranquilla, Colombia, recolectando información sobre aspectos académicos, sociales y culturales. El modelo Random Forest demostró ser el más efectivo, alcanzando una precisión del 100%, superando técnicas como la regresión logística y SVM. Estos resultados revelan la importancia de abordar barreras culturales y estereotipos que limitan la participación femenina en STEM, como la percepción de estas áreas como poco atractivas o la falta de confianza promovida por mensajes sexistas. Como solución, se desarrolló un prototipo de plataforma web que ofrece recursos interactivos e informativos para motivar a las jóvenes hacia carreras STEM. Incluye herramientas como una calculadora de probabilidades y un "Salón de la Fama" para visibilizar a mujeres destacadas en estas disciplinas. El estudio concluye que fomentar la participación femenina en STEM no solo es una cuestión de equidad, sino también de sostenibilidad económica, ya que estos campos son esenciales para el futuro tecnológico. Se requiere un esfuerzo colectivo para crear entornos educativos inclusivos que inspiren a más jóvenes a perseguir estas carreras y contribuyan al progreso de la sociedad. |
publishDate |
2024 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2024-12-02 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2025-03-12T20:26:22Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2025-03-12T20:26:22Z |
dc.type.es_ES.fl_str_mv |
article |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10584/13166 |
url |
http://hdl.handle.net/10584/13166 |
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.rights.es_ES.fl_str_mv |
Universidad del Norte |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
Universidad del Norte http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv |
Barranquilla, Universidad del Norte, 2024 |
institution |
Universidad del Norte |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13166/1/Arquitectura%20logica%20final.png https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13166/2/Paper_Proyecto_Final.pdf https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13166/3/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
df58ae9f275be0a707b90a8ad0f2a2e1 7f8ccae4afe263ab1a304e6beaa5f91f 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Digital de la Universidad del Norte |
repository.mail.fl_str_mv |
mauribe@uninorte.edu.co |
_version_ |
1831932549196152832 |
spelling |
Nieto Bernal, WilsonLlach Bruges, Tabata NicolePáez Romero, María Valentina2025-03-12T20:26:22Z2025-03-12T20:26:22Z2024-12-02http://hdl.handle.net/10584/13166Este estudio explora la baja representación de mujeres en carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) y busca identificar factores que influyen en la decisión de estudiantes de grados 10 y 11 para elegir estas disciplinas. A través de un enfoque basado en datos, se desarrolló un modelo predictivo usando Random Forest, que permite analizar variables clave como el interés en matemáticas y ciencias, el apoyo familiar y la influencia docente. La investigación incluyó encuestas a estudiantes de un colegio en Barranquilla, Colombia, recolectando información sobre aspectos académicos, sociales y culturales. El modelo Random Forest demostró ser el más efectivo, alcanzando una precisión del 100%, superando técnicas como la regresión logística y SVM. Estos resultados revelan la importancia de abordar barreras culturales y estereotipos que limitan la participación femenina en STEM, como la percepción de estas áreas como poco atractivas o la falta de confianza promovida por mensajes sexistas. Como solución, se desarrolló un prototipo de plataforma web que ofrece recursos interactivos e informativos para motivar a las jóvenes hacia carreras STEM. Incluye herramientas como una calculadora de probabilidades y un "Salón de la Fama" para visibilizar a mujeres destacadas en estas disciplinas. El estudio concluye que fomentar la participación femenina en STEM no solo es una cuestión de equidad, sino también de sostenibilidad económica, ya que estos campos son esenciales para el futuro tecnológico. Se requiere un esfuerzo colectivo para crear entornos educativos inclusivos que inspiren a más jóvenes a perseguir estas carreras y contribuyan al progreso de la sociedad.This study explores the underrepresentation of women in STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) careers and aims to identify factors influencing the decision of 10th and 11th-grade students to pursue these fields. Using a data-driven approach, a predictive model based on Random Forest was developed to analyze key variables such as interest in mathematics and science, family support, and teacher influence. The research involved surveys conducted with students from a school in Barranquilla, Colombia, gathering data on academic, social, and cultural aspects. The Random Forest model proved to be the most effective, achieving 100% accuracy, outperforming techniques like logistic regression and SVM. The findings highlight the importance of addressing cultural barriers and stereotypes that hinder female participation in STEM, such as the perception of these fields as unattractive or the lack of confidence reinforced by sexist messages. As a solution, a prototype web platform was developed to provide interactive and informational resources to encourage young women to consider STEM careers. It features tools like a probability calculator and a "Hall of Fame" to showcase prominent women in these fields. The study concludes that fostering female participation in STEM is not only a matter of equity but also economic sustainability, as these fields are critical for the technological future. A collective effort is needed to create inclusive educational environments that inspire more young women to pursue these careers and contribute to societal progress.engBarranquilla, Universidad del Norte, 2024Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Caracterización, STEM, predicción, igualdad, participaciónDesarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEMAnalysis of youth profiles in Grades 10 and 11: predicting success in STEM careersarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALArquitectura logica final.pngArquitectura logica final.pngArquitectura Logicaimage/png193542https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13166/1/Arquitectura%20logica%20final.pngdf58ae9f275be0a707b90a8ad0f2a2e1MD51Paper_Proyecto_Final.pdfPaper_Proyecto_Final.pdfPaper Proyecto Finalapplication/pdf1597781https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13166/2/Paper_Proyecto_Final.pdf7f8ccae4afe263ab1a304e6beaa5f91fMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13166/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310584/13166oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/131662025-03-12 15:26:22.671Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |