Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.

1 recurso en línea (190 páginas) : imágenes, figuras, gráficas.

Autores:
Pacheco Moreno, Dora Paola
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
Repositorio:
RiUPTC: Repositorio Institucional UPTC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uptc.edu.co:001/2645
Acceso en línea:
http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2645
Palabra clave:
Estadística no paramétrica
Estadística matemática
Estadística de orden
Educación - Aspectos socioeconómicos
Licenciatura en Matemáticas y Estadística - Tesis y disertaciones académicas
Rights
openAccess
License
Copyright (c) 2018 Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
id REPOUPTC2_2ef5b15e1bf2e9fd024fa4d2024c05de
oai_identifier_str oai:repositorio.uptc.edu.co:001/2645
network_acronym_str REPOUPTC2
network_name_str RiUPTC: Repositorio Institucional UPTC
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
title Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
spellingShingle Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
Estadística no paramétrica
Estadística matemática
Estadística de orden
Educación - Aspectos socioeconómicos
Licenciatura en Matemáticas y Estadística - Tesis y disertaciones académicas
title_short Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
title_full Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
title_fullStr Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
title_full_unstemmed Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
title_sort Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.
dc.creator.fl_str_mv Pacheco Moreno, Dora Paola
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Cepeda Araque, Carmen Helena
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Pacheco Moreno, Dora Paola
dc.subject.armarc.none.fl_str_mv Estadística no paramétrica
Estadística matemática
Estadística de orden
Educación - Aspectos socioeconómicos
Licenciatura en Matemáticas y Estadística - Tesis y disertaciones académicas
topic Estadística no paramétrica
Estadística matemática
Estadística de orden
Educación - Aspectos socioeconómicos
Licenciatura en Matemáticas y Estadística - Tesis y disertaciones académicas
description 1 recurso en línea (190 páginas) : imágenes, figuras, gráficas.
publishDate 2018
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2018
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-05-27T11:21:18Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-05-27T11:21:18Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/draft
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv https://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str draft
dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv Pacheco Moreno; D. P. (2018). Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama. (Trabajo de pregrado). Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Duitama. http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2645
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2645
identifier_str_mv Pacheco Moreno; D. P. (2018). Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama. (Trabajo de pregrado). Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Duitama. http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2645
url http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2645
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv AGRESTI, A. (2002). Categorical Data Analysis. University of Florida, Gainesville, Florida. Second edition. Published simultaneously in Canada. ISBN 0-471-36093-7.
ABUCHAR, A. & SIMANCA, F. (2013). E-Learning en procesos de evaluación académica; pruebas Saber Pro. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia. Revista vínculos.
BAHAMÓN, M., & REYES, R. L. (2014). Caracterización de la capacidad intelectual, factores sociodemográficos y académicos de estudiantes con alto y bajo desempeño en los exámenes Saber Pro - año 2012. Avances en Psicología Latinoamericana, 32(3), 459-476.
CAÑADAS, L. (2013). Regresión logística. Tratamiento computacional con R. Universidad de Granada. España .2013
DÍAZ, L. & MORALES, M. (2012). Análisis estadístico de datos categóricos. Universidad Nacional de Colombia. Primera edición, 2009. Bogotá, Colombia. ISBN 978-958-719-186-8.
EGEA, J. & KESSLER, M. Regresión lineal con R commander, Universidad politécnica de Cartagena, departamento de matemática aplicada y estadística.
ESCOBAR, S. & ORDUZ, M. Determinantes de la calidad en la educación superior en Colombia. Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas. Pontificia Universidad Javeriana. Bogotá, D.C., 2013.
GARZÓN, C. & ALBERTO, J. (2013). Predicción del resultado en la prueba Saber Pro para economía a partir de la información disponible en el proceso de admisión. Repository. Pontificia Universidad Javeriana.
GUZMÁN, C., SERNA, C. & HOYOS, D. (2012). Las pruebas ECAES en Colombia. una evaluación a la evaluación. Bogotá. Panorama.
HUAMANÍ, C., GUTIÉRREZ, C. & MEZONES, E. Correlación y concordancia entre el promedio ponderado universitario y la calificación del examen nacional de medicina total y por áreas, UNT 2008 – 2012. Perú.
ICFES. Exámenes de calidad de la educación superior en administración. Bogotá D.C., noviembre de 2004.
ICFES. Orientaciones para el examen de Estado de calidad de la educación superior.
MINISTERIO DE EDUCACIÓN NACIONAL. Decreto 1075 de 2015. 2015. Disponible en. http.//www.mineducacion.gov.co/1759/w3-article-351080.html
MINISTERIO DE EDUCACIÓN NACIONAL. Decreto 1095 del 20 de abril de 2010. 2010. Disponible en. http.//www.mineducacion.gov.co/1621/articles-229430_archivo_función de densidad de probabilidad _decreto1295.p
MINISTERIO DE EDUCACIÓN NACIONAL. Decreto 4216 del 30 de octubre de 2009. 2009. Disponible en. http.//www.icfes.gov.co/examenes/component/docman/doc download/71-decreto-4216-de-2009-modificacion-decreto- 3963-reglamentacion-examen-saber-pro [consultado 1 Jul 2012].
MISAS, G. (2004). La educación superior en Colombia. Análisis y estrategias para su desarrollo. Bogotá. Universidad Nacional de Colombia.
OROZCO, T.& JIMÉNEZ, R. (2009). Los ECAES y la cultura de evaluación en la educación superior. Universidad de Santo Tomas. RIIEP.
OSMA, W., MOJICA, A., & RIVERA, T. Factores asociados al rendimiento en las pruebas Saber Pro en estudiantes de Ingeniería Civil en universidades colombianas. Unidad de Santander. Innovaciencia. Facultad de ciencias. Exactas fis. Naturales. 2014; 2(1). 17 – 24.
PÉREZ, M. (2016). Modelos Aditivo Generalizados para Localización, Escala y Forma (GAMLSS). Trabajo para optar al título de máster. Universidad de Vigo. Pontevedra, España. 2016
RAMÍREZ, C. (2014). Factores asociados al desempeño académico según nivel de formación pregrado y género de los estudiantes de educación superior Colombia. Revista Colombiana. Bogotá, Colombia
RAMÍREZ, C. & TEICHLER, U. Factores socioeconómicos y educativos asociados con el desempeño académico, según nivel de formación y género de los estudiantes que presentaron la prueba Saber Pro 2009. ICFES. Saber Pro. Bogotá, D.C., Noviembre de 2014.
RODRÍGUEZ, G. Determinantes del desempeño académico universitario. el caso de la Región Caribe Colombiana. ICFES. Saber Pro. Bogotá, D.C., Noviembre de 2014.
SABER PRO (ECAES). Prueba de competencias comunes del área de educación. Bogotá D.C., Marzo de 2011.
STASINOPOULOS, M., RIGBY, B. & AKANTZILIOTOU, C. (2006). Instrucciones de cómo usar el paquete gamlss en R. Segunda edición. Centro de investigación de la Universidad Metropolitana de Londres. Londres, Inglaterra
dc.rights.spa.fl_str_mv Copyright (c) 2018 Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2018 Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Escuela de Matemáticas y Estadística
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad Seccional de Duitama
institution Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/2425d695-327d-4f63-981d-158370114012/download
https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/174eb743-cf73-430e-82f6-b9432833a500/download
https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/7dd5c3ba-a01e-47ca-8425-6971da2f38ce/download
https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/693ef84e-03a9-414d-8038-fff1debd3446/download
https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/af62c26e-def3-4572-a295-ad2fd4a79750/download
https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/49843df3-6ebe-475c-a7e4-c28ba0b180e7/download
https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/7c1c4409-1553-4967-be9e-90599b337b46/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 88794144ff048353b359a3174871b0d5
e0e617363d7864a6933f2e10361dfdad
87a166bb38f90fac4698767d7c6ebba3
8a49757e84cdcc39e935eb22a748e11d
68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940
a02b70e4c6a8e5029497b75efec91207
c516e687270beb500fa0edaae99cd119
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv UPTC DSpace
repository.mail.fl_str_mv repositorio.uptc@uptc.edu.co
_version_ 1814076204418859008
spelling Cepeda Araque, Carmen Helenac6f1bbebd2a790305dfa31a58299c516-1Pacheco Moreno, Dora Paola20d59234731952cbdb21aaa06cecbfb8-12019-05-27T11:21:18Z2019-05-27T11:21:18Z2018Pacheco Moreno; D. P. (2018). Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama. (Trabajo de pregrado). Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Duitama. http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2645http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/26451 recurso en línea (190 páginas) : imágenes, figuras, gráficas.En este trabajo de investigación se presenta un análisis de las pruebas Saber Pro de los estudiantes de últimos semestres del programa de Administración de Empresas Agropecuarias desde el segundo semestre de 2011 hasta el segundo semestre de 2015. Como principal herramienta para este análisis se tuvo en cuenta los modelos aditivos generalizados para localización escala y forma, con el fin de modelar el puntaje de las pruebas Saber Pro en función de algunas variables que describen el entorno demográfico, socioeconómico y académico del estudiante.Bibliografía y webgrafía: páginas 144-147.PregradoLicenciado en Matemáticas y Estadísticaapplication/pdfspaUniversidad Pedagógica y Tecnológica de ColombiaEscuela de Matemáticas y EstadísticaFacultad Seccional de DuitamaCopyright (c) 2018 Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Factores demográficos, socioeconómicos y académicos que influyen sobre los resultados del componente genérico de la Prueba Saber Pro. Caso : Administración de Empresas Agropecuarias de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Seccional Duitama.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceAGRESTI, A. (2002). Categorical Data Analysis. University of Florida, Gainesville, Florida. Second edition. Published simultaneously in Canada. ISBN 0-471-36093-7.ABUCHAR, A. & SIMANCA, F. (2013). E-Learning en procesos de evaluación académica; pruebas Saber Pro. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia. Revista vínculos.BAHAMÓN, M., & REYES, R. L. (2014). Caracterización de la capacidad intelectual, factores sociodemográficos y académicos de estudiantes con alto y bajo desempeño en los exámenes Saber Pro - año 2012. Avances en Psicología Latinoamericana, 32(3), 459-476.CAÑADAS, L. (2013). Regresión logística. Tratamiento computacional con R. Universidad de Granada. España .2013DÍAZ, L. & MORALES, M. (2012). Análisis estadístico de datos categóricos. Universidad Nacional de Colombia. Primera edición, 2009. Bogotá, Colombia. ISBN 978-958-719-186-8.EGEA, J. & KESSLER, M. Regresión lineal con R commander, Universidad politécnica de Cartagena, departamento de matemática aplicada y estadística.ESCOBAR, S. & ORDUZ, M. Determinantes de la calidad en la educación superior en Colombia. Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas. Pontificia Universidad Javeriana. Bogotá, D.C., 2013.GARZÓN, C. & ALBERTO, J. (2013). Predicción del resultado en la prueba Saber Pro para economía a partir de la información disponible en el proceso de admisión. Repository. Pontificia Universidad Javeriana.GUZMÁN, C., SERNA, C. & HOYOS, D. (2012). Las pruebas ECAES en Colombia. una evaluación a la evaluación. Bogotá. Panorama.HUAMANÍ, C., GUTIÉRREZ, C. & MEZONES, E. Correlación y concordancia entre el promedio ponderado universitario y la calificación del examen nacional de medicina total y por áreas, UNT 2008 – 2012. Perú.ICFES. Exámenes de calidad de la educación superior en administración. Bogotá D.C., noviembre de 2004.ICFES. Orientaciones para el examen de Estado de calidad de la educación superior.MINISTERIO DE EDUCACIÓN NACIONAL. Decreto 1075 de 2015. 2015. Disponible en. http.//www.mineducacion.gov.co/1759/w3-article-351080.htmlMINISTERIO DE EDUCACIÓN NACIONAL. Decreto 1095 del 20 de abril de 2010. 2010. Disponible en. http.//www.mineducacion.gov.co/1621/articles-229430_archivo_función de densidad de probabilidad _decreto1295.pMINISTERIO DE EDUCACIÓN NACIONAL. Decreto 4216 del 30 de octubre de 2009. 2009. Disponible en. http.//www.icfes.gov.co/examenes/component/docman/doc download/71-decreto-4216-de-2009-modificacion-decreto- 3963-reglamentacion-examen-saber-pro [consultado 1 Jul 2012].MISAS, G. (2004). La educación superior en Colombia. Análisis y estrategias para su desarrollo. Bogotá. Universidad Nacional de Colombia.OROZCO, T.& JIMÉNEZ, R. (2009). Los ECAES y la cultura de evaluación en la educación superior. Universidad de Santo Tomas. RIIEP.OSMA, W., MOJICA, A., & RIVERA, T. Factores asociados al rendimiento en las pruebas Saber Pro en estudiantes de Ingeniería Civil en universidades colombianas. Unidad de Santander. Innovaciencia. Facultad de ciencias. Exactas fis. Naturales. 2014; 2(1). 17 – 24.PÉREZ, M. (2016). Modelos Aditivo Generalizados para Localización, Escala y Forma (GAMLSS). Trabajo para optar al título de máster. Universidad de Vigo. Pontevedra, España. 2016RAMÍREZ, C. (2014). Factores asociados al desempeño académico según nivel de formación pregrado y género de los estudiantes de educación superior Colombia. Revista Colombiana. Bogotá, ColombiaRAMÍREZ, C. & TEICHLER, U. Factores socioeconómicos y educativos asociados con el desempeño académico, según nivel de formación y género de los estudiantes que presentaron la prueba Saber Pro 2009. ICFES. Saber Pro. Bogotá, D.C., Noviembre de 2014.RODRÍGUEZ, G. Determinantes del desempeño académico universitario. el caso de la Región Caribe Colombiana. ICFES. Saber Pro. Bogotá, D.C., Noviembre de 2014.SABER PRO (ECAES). Prueba de competencias comunes del área de educación. Bogotá D.C., Marzo de 2011.STASINOPOULOS, M., RIGBY, B. & AKANTZILIOTOU, C. (2006). Instrucciones de cómo usar el paquete gamlss en R. Segunda edición. Centro de investigación de la Universidad Metropolitana de Londres. Londres, InglaterraEstadística no paramétricaEstadística matemáticaEstadística de ordenEducación - Aspectos socioeconómicosLicenciatura en Matemáticas y Estadística - Tesis y disertaciones académicasLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814798https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/2425d695-327d-4f63-981d-158370114012/download88794144ff048353b359a3174871b0d5MD53ORIGINALTGT_1259.pdfTGT_1259.pdfArchivo principalapplication/pdf3062983https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/174eb743-cf73-430e-82f6-b9432833a500/downloade0e617363d7864a6933f2e10361dfdadMD51A_DPPM.pdfA_DPPM.pdfAutorización publicaciónapplication/pdf744787https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/7dd5c3ba-a01e-47ca-8425-6971da2f38ce/download87a166bb38f90fac4698767d7c6ebba3MD52TEXTTGT_1259.pdf.txtTGT_1259.pdf.txtExtracted texttext/plain215613https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/693ef84e-03a9-414d-8038-fff1debd3446/download8a49757e84cdcc39e935eb22a748e11dMD54A_DPPM.pdf.txtA_DPPM.pdf.txtExtracted texttext/plain1https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/af62c26e-def3-4572-a295-ad2fd4a79750/download68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD56THUMBNAILTGT_1259.pdf.jpgTGT_1259.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3665https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/49843df3-6ebe-475c-a7e4-c28ba0b180e7/downloada02b70e4c6a8e5029497b75efec91207MD55A_DPPM.pdf.jpgA_DPPM.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8214https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/7c1c4409-1553-4967-be9e-90599b337b46/downloadc516e687270beb500fa0edaae99cd119MD57001/2645oai:repositorio.uptc.edu.co:001/26452023-03-14 15:27:04.133https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Copyright (c) 2018 Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombiaopen.accesshttps://repositorio.uptc.edu.coUPTC DSpacerepositorio.uptc@uptc.edu.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