Reconocimiento de patrones de deserción estudiantil mediante técnicas de analítica de datos, en el contexto de la educación por ciclos propedéuticos
spa: La deserción estudiantil se presenta asociada a diversos factores socioeconómicos, psicológicos, académicos entre otros que desbordan la capacidad de reacción para establecer políticas, debido a la falta de herramientas que determinen su comportamiento, haciendo que sea prevalente en el sistema...
- Autores:
-
Gaviria Hincapie, Jorge Mario
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/4957
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/4957
https://dspace.tdea.edu.co/
- Palabra clave:
- Deserción estudiantil
Modelos de predicción
Analítica de datos
Educación superior
Ciclos propedéuticos
- Rights
- openAccess
- License
- Tecnológico de Antioquia Institución Universitaria, 2024
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spa: La deserción estudiantil se presenta asociada a diversos factores socioeconómicos, psicológicos, académicos entre otros que desbordan la capacidad de reacción para establecer políticas, debido a la falta de herramientas que determinen su comportamiento, haciendo que sea prevalente en el sistema educativo. En Colombia la tasa de deserción acumulada es más alta en los programas de tecnología y técnico profesional, que en los programas universitarios. El propósito de este estudio es desarrollar un modelo para identificación de factores que contribuyen a la deserción estudiantil universitaria, mediante la incorporación de la analítica de datos con enfoque predictivo, en escenarios de formación por ciclos propedéuticos. Para esto se desarrolló un estudio en una institución de Educación Superior donde se recopilaron datos de 21,460 estudiantes entre 2017 y 2022, de los cuales 1,106 abandonaron sus programas. Se aplicó un método de casos y controles para identificar los factores de deserción. Se incluyeron 335 casos de desertores de ciclos propedéuticos y un grupo de 771 controles con deserción de otros programas de pregrado en la institución (controles uno), y un tercer grupo de 20,355 estudiantes que no desertaron y estuvieron matriculados en cualquier programa de pregrado (control dos). Un análisis multivariado, confirmó variables relacionadas significativa estadísticamente con la deserción estudiantil. Se encontró factores de riesgo y protectores asociados con la deserción, destacando aspectos como género, estar vinculado a una EPS, validación del bachillerato, jornada diurna, víctimas del conflicto y nivel de estudio de los padres. Además, se identificó que los estudiantes de ciclos propedéuticos presentaron un mayor riesgo de deserción en comparación con otros programas de pregrado. Se obtuvo un modelo mediante técnicas de analítica de datos donde se analizó una RNA, un KNN y una Regresión logística para obtener un modelo que permita clasificar y predecir deserción estudiantil. El modelo de regresión logística obtuvo una precisión del 94%, para la predicción. La validación se hizo mediante una matriz de confusión y una Curva ROC. Estos hallazgos sugieren que la deserción, en programas de ciclos propedéuticos, está relacionada con una combinación de factores individuales, sociales y académicos. Los resultados de este estudio ofrecen información para la implementación de estrategias de retención estudiantil y la toma de decisiones en instituciones educativas. |
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Abensur Diaz, S. (2009). Factores socioeconómicos y personales relacionados con la deserción estudiantil en la escuela de negocios internacionales de Facultad de ciencias económicas y negocios de la UNA peruana 2002-2006. Universidad Nacional Mayor De San Marcos. https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12672/2425/Abensur_ds.pdf?sequence=1 Adams, J. M. (2010). The Speeds of Ambiguity: An Interview with Paul Virilio. In boundary 2 (Vol. 37, pp. 167–178). https://doi.org/10.1215/01903659-2009-040 Agrusti, F., Mezzini, M., & Bonavolontà, G. (2020). Deep learning approach for predicting university dropout: a case study at Roma Tre University. Journal Of E-Learning And Knowledge Society, 16(01), 44–54. https://doi.org/10.20368/1971-8829/1135192 Aguilar, A. J., & Rubio, B. (2016). La cultura comunicativa de la generación actual a partir de la incidencia tecnológica frente a la accion educativa. Alasino, N. (2011). Revista Iberoamericana de Educación / Revista Ibero-americana de Educação. Albawi, S., Mohammed, T. A., & Al-Zawi, S. (2018). Understanding of a convolutional neural network. Proceedings of 2017 International Conference on Engineering and Technology, ICET 2017. https://doi.org/10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186 Aldowah, H., Al-Samarraie, H., Alzahrani, A. I., & Alalwan, N. (2020). Factors affecting student dropout in MOOCs: a cause and effect decision‐making model. Journal of Computing in Higher Education, 32(2), 429–454. https://doi.org/10.1007/s12528-019-09241-y Alvarado-Pérez, A. (2016). El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. https://doi.org/10.16925/9789587600490 Anaya, R. (2006). Una visión de la enseñanza de la Ingeniería de Software como apoyo al mejoramiento de las empresas de software. Revista Universidad EAFIT, 42(141), 60–76. Angel Sáiz Saéz. (1999). Razon y Palabra. http://www.razonypalabra.org.mx/anteriores/n13/freire13.html Arias, A., Linares-Vásquez, M., & Héndez-Puerto, N. R. (2023). Undergraduate Dropout in Colombia: A Systematic Literature Review of Causes and Solutions. Journal of Latinos and Education, 1–16. https://doi.org/10.1080/15348431.2023.2171042 Bautista, E. (2015). Deserción universitaria en Ingeniería en Sistemas Computacionales . El caso de la Universidad Politécnica Metropolitana de Puebla. RECIE. Revista Electrónica Científica de Investigación Educativa. https://www.researchgate.net/publication/346905869_Desercion_universitaria_en_Ingenieria_en_Sistemas_Computacionales_El_caso_de_la_Universidad_Politecnica_Metropolitana_de_Puebla Buscema, P. M., Massini, G., Breda, M., Lodwick, W. A., Newman, F., & Asadi-Zeydabadi, M. (2018). Artificial neural networks. In Studies in Systems, Decision and Control. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75049-1_2 Calderón, M. C., Colomo, M. E., & Ruíz, P. (2020). Causas de la deserción escolar en Ingeniería, Electrónica y Computación del Centro Universitario de los Valles de la Universidad de Guadalajara. Revista Espacios. Carmona-Parra, J. A. (2012). El Suicidio en el escenario universitario a la luz del pensamiento complejo. https://repositorio.ucm.edu.co/bitstream/10839/727/1/Jaime Alberto Carmona Parra.pdf Carrasco M., I. (2002). Estudios filológicos Interdisciplinariedad, interculturalidad y canon en la poesía chilena e hispanoamericana actual. Estudios Filológicos, 37, 199–210. https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0071-17132002003700012 Castillo-Sánchez, M., Gamboa-Araya, R., & Hidalgo-Mora, R. (2020). Factores que influyen en la deserción y reprobación de estudiantes de un curso universitario de matemáticas. Uniciencia. https://doi.org/10.15359/ru.34-1.13 Chung, J. Y., & Lee, S. (2019). Dropout early warning systems for high school students using machine learning. Children and Youth Services Review, 96, 346–353. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2018.11.030 Congreso de Colombia. (1994). Ley 115 de 1994. Mineducación. https://www.mineducacion.gov.co/1621/articles-85906_archivo_pdf.pdf Congreso de Colombia. (2002, July 19). Ley 749 de Julio 19 de 2002. https://www.mineducacion.gov.co/1621/articles-86432_Archivo_pdf.pdf Cortina, A. (1995). La educación del hombre y del ciudadano. Revista Iberoamericana de Educación, 41–63. Cristina Salazar Torres, I., Teresa Varela Arévalo, M., Rafael Tovar Cuevas, J., & Elena Cáceres Rodríguez, D. DE. (2006). Construcción y validación de un cuestionario de factores de riesgo y de protección para el consumo de drogas en jóvenes universitarios. Acta Colombiana de Psicología, 9(2), 19–30. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0123-91552006000200003&lng=en&nrm=iso&tlng=es Delors, J. (1997). La educación encierra un tesoro: informe a la UNESCO de la Comisión Internacional sobre la educación para el siglo XXI, presidida por Jacques Delors. In Educación y cultura para el nuevo milenio. https://uom.uib.cat/digitalAssets/221/221918_9.pdf Devincenzi, G., Rohde, G., Bonaffini, M. L., Giraudo, M., & Piccini, A. (2018). Determinación de un índice de rendimiento académico general para medir el riesgo de deserción universitaria. RFCE. https://doi.org/10.30972/rfce.0203257 Díez Gutierrez, E. J. (Universidad de L. (2010). La globalización neoliberal y sus repercusiones en educación. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación Del Profesorado, 13, 23–38. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3307271 Dimaté Rodriguez, C. (2015). La política educativa en Colombia: coalición y cambio. Domínguez-Calle, E., & Lozano-Báez, S. (2014). Estado del arte de los sistemas de alerta temprana en Colombia. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. https://doi.org/10.18257/raccefyn.132 Donoso, S., & Schiefelbein, E. (2007). Analysis of explicative models of student’s retention at the University: A vision from the social inequality. Estudios Pedagógicos XXXIII, No, 1, 7–27. Elkin Castaño, Santiago Gallón, KAroll Gómez, J. V. (2004). Deserción estudiantil universitaria: una aplicación de modelos de duración. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=155217798002 Enrique, D., & Duran, S. (2017). Modelo de gestión de conocimiento aplicado a las pruebas de software. https://doi.org/https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/63864 ERIC - EJ1017900 - Predicting Dropout Student: An Application of Data Mining Methods in an Online Education Program, European Journal of Open, Distance and E-Learning, 2014. (2014). https://eric.ed.gov/?q=%22E-LEARNING%22+AND+%22Student+Dropout%22&id=EJ1017900 Ernesto, H., & Tudela, V. (2014). Una aproximación teórica a la deserción estudiantil universitaria a theoretical approach to the college student drop out. Revista Digital de Investigación En Docencia Universitaria. Escobar, J., & Cuervo, Á. (2008). Validez de contenido y juicio de expertos: una aproximación a su utilización. Polymer. Espinosa-Castro, J.-F., Hernández-Lalinde, J., & Mariño Castro, L. (2020). Estrategias de permanencia universitaria. AVFT – Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica. https://www.revistaavft.com/images/revistas/2020/avft_1_2020/16_estrategias.pdf Esteban García, M., Bernardo Gutiérrez, A. B., Tuero Herrero, E., Cerezo Menéndez, R., & Núñez Pérez, J. C. (2016). El contexto sí importa: identificación de relaciones entre el abandono de titulación y variables contextuales. European Journal of Education and Psychology, 9(2), 79–88. https://doi.org/10.1016/J.EJEPS.2015.06.001 Fischer, H. (2011). Planeta Hiper (Primera Ed). Eduntref. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1980). Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Addison-Wesley. https://people.umass.edu/aizen/f&a1975.html Fontecha, I. L. B. D. M. P. P. (2018). Incidencia de la Financiación en la Deserción Universitaria en Bogotá Universidad Católica de Colombia. https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/22658/1/Trabajo de investigación Barbosa y Pinzon.pdf Foucault. (1988). M. Foucault (1976). Vigilar y castigar. Nacimiento de la prisión (6a. edició a Espanya, 1988). Madrid: Siglo XXI. In Vigilar y castigar. Nacimiento de la prisión. Gómez Paniagua, J. F., & Gómez Paniagua, J. F. (2017). Creencias sobre el aprendizaje de una lengua extranjera en el contexto universitario. Íkala, Revista de Lenguaje y Cultura, 22(2), 203–219. https://doi.org/10.17533/UDEA.IKALA.V22N02A03 Gonzalez Ochoa, F. (2002). Los Negroides (C. Otraparte (Ed.); Primera Ed). Grant, J. S., & Davis, L. L. (1997). Selection and use of content experts for instrument development. Research in Nursing & Health, 20(3), 269–274. https://doi.org/10.1002/(sici)1098-240x(199706)20:3<269::aid-nur9>3.3.co;2-3 Grinberg, M. (2003). Edgar Morin y el pensamiento complejo. Pensamiento Complejo, 12. Guzman Ruiz, C., Gómez, S. G., Portilla, K. G., & Vásquez Velásquez, J. (2009). Deserción estudiantil en la educación superior colombiana (MinEducación (Ed.); primera ed). Guzmán, S. P. }Puentes. (2009). Deserción y retención estudiantil en los programas de pregrado de la Pontificia Universidad Javeriana. https://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/educacion/tesis81.pdf Henderson-Sellers, B., Gonzalez-Perez, C., McBride, T., & Low, G. (2014). An ontology for {ISO} software engineering standards: 1) Creating the infrastructure. Computer Standards & Interfaces, 36(3), 563–576. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.csi.2013.11.001 Henriquez, N., & Escobar, D. (2016). Construcción de un modelo de alerta temprana para la detección de estudiantes en riesgo de deserción de la universidad metropolitana de ciencias de la educación. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 21, 1221–1248. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14047430010 Hernández Prados, Á., Santiago, J., Muñoz, Á., & Martínez, A. A. (2017). El problema de la deserción escolar en la producción científica educativa. XXVI(1), 89–112. Jiménez-Saavedra, S.-A. (2014). Tecnología educativa: campos de formación y perfil diferencial. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 5(14), 125a – 141. https://doi.org/10.1016/S2007-2872(14)70304-X Jurado, F., Chaparro, J., Sarmiento, M., Benítez, S., Castillo, L., & Beltrán, M. (2013). Estado del arte del Sistema Nacional de Acreditación e idenficación de rutas y tópicos de invesgación y profundización para el mejoramiento de las condiciones de calidad. MinEducación. https://www.cna.gov.co/1779/articles-400937_estado_arte_CNA.pdf Kaak, P. A. (2011). Power-Filled Lessons for Leadership Educators from Paulo Freire. Journal of Leadership Education, 10(1), 132–144. López, M., Ginés, M., Reverte, M., Mercedes, M., & Manzano, P. (2016). El fracaso escolar en España y sus re-giones: Disparidades territoriales School failure in Spain and its regions: Terri-torial disparities and proposals for improve-ment. 107, 121–155. Marín, Nicolás, Benarroch, A. (2010). Cuestionario de opciones múltiples para evaluar creencias sobre el aprendizaje de las ciencias. Enseñanza de Las Ciencias: Revista de Investigación y Experiencias Didácticas. https://raco.cat/index.php/Ensenanza/article/view/199616/353390 Melizza Odoñez, M., & Brigitte Julieth Rodriguez Mendoza. (2018). Influencia de los organismos internacionales en las reformas educativas de Latinoamérica. Intituto Para La Investigación Educativa y El Desarrollo Pedagógico. https://revistas.idep.edu.co/flip/index.php?pdf=https://revistas.idep.edu.co/index.php/educacion-y-ciudad/article/download/1879/1792 Midiendo la Segregación Escolar en América Latina. Un Análisis Metodológico utilizando el TERCE. (2016). Revista Iberoamericana Sobre Calidad, Eficacia y Cambio En Educación, 14(4), 33–60. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/5662848.pdf Mineducación. (2015). Plan Nacional Decenal de Educación 2016 - 2026. Mineducación. (2019). Plan estratégico institucional 2019 - 2022. MinEducación. (2014). Formación por ciclos propedeúticos. Http://Www.Mineducacion.Gov.Co/1621/W3-Article-2. http://www.mineducacion.gov.co/1621/article-196476.html MinSalud, C. (2020). Medidas tomadas para la Educación. Coronaviruscolombia.Gov.Co. https://coronaviruscolombia.gov.co/Covid19/acciones/acciones-de-educacion.html Morin, E. (1992). From the concept of system to the paradigm of complexity. Journal of Social and Evolutionary Systems. https://doi.org/10.1016/1061-7361(92)90024-8 Muñoz, C. (2011). Cómo elaborar y asesorar una investigación de tesis. México: Pearson Educación. Murillo-Zabala, A. M. (2019). Perspectiva de la situación actual en permanencia estudiantil para programas de nivel de formación técnica profesional en educación superior en el Politécnico Internacional Bogota, Colombia [Universidad Autonoma de Barcelona]. https://www.tdx.cat/bitstream/handle/10803/670153/ammz1de1.pdf?sequence=1&isAllowed=y#page=53&zoom=100,109,213 Najdi, L., & Er-Raha, B. (2016). A Novel Predictive Modeling System to Analyze Students at Risk of Academic Failure. International Journal of Computer Applications, 156(6), 25–30. https://doi.org/10.5120/ijca2016912482 Nassbaum, M. C. (2016). Educación para el lucro, educación para la libertad. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0121-75502016000100002&script=sci_abstract&tlng=es Navamani, J. M. A., & Kannammal, A. (2015). Predicting performance of schools by applying data mining techniques on public examination results. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 9(4), 262–271. https://doi.org/10.19026/rjaset.9.1403 Navarro-Roldan, C. P., & Zamudio Sisa, L. E. (2021b). Cuestionario de riesgo de deserción universitaria (CDUe) basado en el modelo ecológico. Tesis Psicológica, 16(1), 1–28. https://doi.org/10.37511/TESIS.V16N1A12 Neapolitan, R. E., & Neapolitan, R. E. (2018). Neural Networks and Deep Learning. In Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1201/b22400-15 Nussbaum, M. C. (2006). The moral status of animals. The Chronicle of Higher Education, 52, B6–B8. https://doi.org/10.1111/1467-9973.00225 Orlando, J., & Rojas, V. (2015). Metodología para la detección temprana de la deserción de los estudiantes del pregrado sistemas de información en la asignatura lógica y programación del Instituto Tecnológico Metropolitano. Ortigosa, A., Carro, R. M., Bravo-Agapito, J., Lizcano, D., Alcolea, J. J., & Blanco, O. (2019a). From Lab to Production: Lessons Learnt and Real-Life Challenges of an Early Student-Dropout Prevention System. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(2), 264–277. https://doi.org/10.1109/TLT.2019.2911608 Pallarès Piquer, Ó. C. B. (2017). La pedagogía de la presencia: Tecnologías digitales y aprendizaje-servicio - Marc Pallarès Piquer, Óscar Chiva Bartoll - Google Libros. https://books.google.com.co/books?id=n14tEAAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es#v=onepage&q&f=false Paramo, G., & Correa Maya, C. (1999). Deserción estudiantil universitaria. Conceptualización. Revista Universidad EAFIT. Quintero, Y. A. (2022). Diseño de un modelo predictivo para generar alertas tempranas de deserción universitaria en los programas de pregrado presenciales de la Facultad de Ingeniería de la Universidad. Rerpositorio Institucional U de A. Ramírez, D., Alberto Tapasco Alzate, O., Javier Ruiz Ortega, F., & Osorio García, D. (2019). Deserción estudiantil: incidencia de factores institucionales relacionados con los procesos de admisión Diógenes Ramírez Ramírez. https://doi.org/10.5294/edu.2019.22.1.5 Rastrollo-Guerrero, J. L., Gómez-Pulido, J. A., & Durán-Domínguez, A. (2020). Analyzing and Predicting Students’ Performance by Means of Machine Learning: A Review. Applied Sciences, 10(3), 1042. https://doi.org/10.3390/app10031042 Rincón Rojas, D. A. (2005). Visión del hombre latinoamericano y la idea de educación en Fernando González Ochoa. (Spanish). Cuadernos de Filosofía Latinoamericana, 26(93), 148–168. Rivera Camargo, M., & Liliana Rodríguez-Rojas, Y. (2019). Desarrollo socio-económico de colombia impact of higher education in the socio-economico development of colombia Artículo de Investigación. Rueda Ramírez, S. M., Urrego Velásquez, D., Páez Zapata, E., Velásquez, C., & Hernández Ramírez, E. M. (2020). Perfiles de riesgo de deserción en estudiantes de las sedes de una universidad colombiana. Revista de Psicología. https://doi.org/10.18800/psico.202001.011 Russo, C. (2019). Minería de datos aplicada a estrategias para minimizar el rezago académico y la deserción universitaria en carreras de informática de la UNNOBA. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/79958/Documento_completo.pdf-PDFA1b.pdf?sequence=1&isAllowed=y Sánchez-Hernández, G., Barboza-Palomino, M., & Privada del Norte, U. (2017). Análisis de la deserción y los factores asociados a la permanencia estudiantil en una universidad peruana Humberto Castilla-Cabello. Actualidades Pedagógicas. https://doi.org/10.19052/ap.4075 Siri, A. (2015). Predicting Students’ Dropout at University Using Artificial Neural Networks. In Italian Journal of Sociology of Education (Vol. 7, Issue 2). http://journals.padovauniversitypress.it/ijse/content/ Skjong, R., & Wentworth, B. H. (2001). Expert judgment and risk perception. Proceedings of the International Offshore and Polar Engineering Conference, 4, 537–544. Spady, W. G. (1971). Dropouts from higher education: Toward an empirical model. Interchange 1971 2:3, 2(3), 38–62. https://doi.org/10.1007/BF02282469 Stake, R. E. (1998). Investigación con estudio de casos (Roc Filella, trad.). España: Morata. Tabet, S. (2017). Del proyecto moderno al mundo líquido. Conversación con Zygmunt Bauman. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-19182017000200287 Tammets, K. (2012). Meta-Analysis Of Nonaka & Takeuchi ’ s Knowledge Management Model In The Context Of Lifelong Learning. Journal of Knowledge Management Practice, 13, 1–19. Tan, M., & Shao, P. (2015). Prediction of student dropout in E-learning program through the use of machine learning method. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 10(1), 11–17. https://doi.org/10.3991/ijet.v10i1.4189 Tapasco Alzate, O. A., Ruiz Ortega, F. J., Osorio García, D., Ramírez Ramírez, D., Tapasco Alzate, O. A., Ruiz Ortega, F. J., Osorio García, D., & Ramírez Ramírez, D. (2019). Deserción estudiantil: incidencia de factores institucionales relacionados con los procesos de admisión. Educación y Educadores, 22(1), 81–100. https://doi.org/10.5294/EDU.2019.22.1.5 Tinto, V. (1975). Dropout from Higher Education: A Theoretical Synthesis of Recent Research. Review of Educational Research, 45(1), 89. https://doi.org/10.2307/1170024 Urrego, M. R. (2019). La investigación sobre deserción universitaria en Colombia 2006-2016. Tendencias y resultados. Ventura-Romero, J. M., Lobos-Rivera, M. E., & Gutiérrez-Quintanilla, J. R. (2019). Construcción, validación y confiabilidad de escala de medición de deserción estudiantil universitaria. Entorno. https://doi.org/10.5377/entorno.v0i67.7497 Vera Cala, L. M., Niño García, J. A., Porras Saldarriaga, A. M., Durán Sandoval, J. N., Delgado Chávez, P. A., Caballero Badillo, M. C., & Rueda Pablo, J. N. (2020). Salud mental y deserción en una población universitaria con bajo rendimiento académico. Revista Virtual Universidad Católica Del Norte. https://doi.org/10.35575/rvucn.n60a8 World Bank Group. (2020). Remote Learning, Distance Education and Online Learning During the COVID19 Pandemic. In Remote Learning, Distance Education and Online Learning During the COVID19 Pandemic. https://doi.org/10.1596/33499 |
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Soto Duran, Dario Enrique02613f1a-5ce0-489c-a977-4c3140c88bb1Vargas Agudelo, Fabio Alberto84aaf368-ad97-4a90-a741-f57e5456a3a5Gaviria Hincapie, Jorge Marioef751159-df1b-4679-ae3b-503f4837de8dGIISTAGómez Salazar, Jose OrlandoMendoza León, Jorge GuadalupeGiraldo Mejía, Juan Camilo2024-01-30T19:14:56Z2024-01-30T19:14:56Z2024-01-29APAhttps://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/4957Tecnológico de Antioquia Institución UniversitariaRepositorio Digital TdeAhttps://dspace.tdea.edu.co/spa: La deserción estudiantil se presenta asociada a diversos factores socioeconómicos, psicológicos, académicos entre otros que desbordan la capacidad de reacción para establecer políticas, debido a la falta de herramientas que determinen su comportamiento, haciendo que sea prevalente en el sistema educativo. En Colombia la tasa de deserción acumulada es más alta en los programas de tecnología y técnico profesional, que en los programas universitarios. El propósito de este estudio es desarrollar un modelo para identificación de factores que contribuyen a la deserción estudiantil universitaria, mediante la incorporación de la analítica de datos con enfoque predictivo, en escenarios de formación por ciclos propedéuticos. Para esto se desarrolló un estudio en una institución de Educación Superior donde se recopilaron datos de 21,460 estudiantes entre 2017 y 2022, de los cuales 1,106 abandonaron sus programas. Se aplicó un método de casos y controles para identificar los factores de deserción. Se incluyeron 335 casos de desertores de ciclos propedéuticos y un grupo de 771 controles con deserción de otros programas de pregrado en la institución (controles uno), y un tercer grupo de 20,355 estudiantes que no desertaron y estuvieron matriculados en cualquier programa de pregrado (control dos). Un análisis multivariado, confirmó variables relacionadas significativa estadísticamente con la deserción estudiantil. Se encontró factores de riesgo y protectores asociados con la deserción, destacando aspectos como género, estar vinculado a una EPS, validación del bachillerato, jornada diurna, víctimas del conflicto y nivel de estudio de los padres. Además, se identificó que los estudiantes de ciclos propedéuticos presentaron un mayor riesgo de deserción en comparación con otros programas de pregrado. Se obtuvo un modelo mediante técnicas de analítica de datos donde se analizó una RNA, un KNN y una Regresión logística para obtener un modelo que permita clasificar y predecir deserción estudiantil. El modelo de regresión logística obtuvo una precisión del 94%, para la predicción. La validación se hizo mediante una matriz de confusión y una Curva ROC. Estos hallazgos sugieren que la deserción, en programas de ciclos propedéuticos, está relacionada con una combinación de factores individuales, sociales y académicos. Los resultados de este estudio ofrecen información para la implementación de estrategias de retención estudiantil y la toma de decisiones en instituciones educativas.DoctoradoDoctor(a) en Educación y Estudios SocialesEmpírico Analítica, Enfoque Cuantitativo. Estudio de casos y Controles. Regresión logística.Gestión del conocimiento44 páginasapplication/pdfspaTecnológico de Antioquia Institución UniversitariaFacultad de Educación y Ciencias SocialesDoctorado en Educación y Estudios SocialesMedellínTecnológico de Antioquia Institución Universitaria, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reconocimiento de patrones de deserción estudiantil mediante técnicas de analítica de datos, en el contexto de la educación por ciclos propedéuticosTrabajo de grado - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06Textinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TDinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAbensur Diaz, S. (2009). Factores socioeconómicos y personales relacionados con la deserción estudiantil en la escuela de negocios internacionales de Facultad de ciencias económicas y negocios de la UNA peruana 2002-2006. Universidad Nacional Mayor De San Marcos. https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12672/2425/Abensur_ds.pdf?sequence=1Adams, J. M. (2010). The Speeds of Ambiguity: An Interview with Paul Virilio. In boundary 2 (Vol. 37, pp. 167–178). https://doi.org/10.1215/01903659-2009-040Agrusti, F., Mezzini, M., & Bonavolontà, G. (2020). Deep learning approach for predicting university dropout: a case study at Roma Tre University. Journal Of E-Learning And Knowledge Society, 16(01), 44–54. https://doi.org/10.20368/1971-8829/1135192Aguilar, A. J., & Rubio, B. (2016). La cultura comunicativa de la generación actual a partir de la incidencia tecnológica frente a la accion educativa.Alasino, N. (2011). Revista Iberoamericana de Educación / Revista Ibero-americana de Educação.Albawi, S., Mohammed, T. A., & Al-Zawi, S. (2018). Understanding of a convolutional neural network. Proceedings of 2017 International Conference on Engineering and Technology, ICET 2017. https://doi.org/10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186Aldowah, H., Al-Samarraie, H., Alzahrani, A. I., & Alalwan, N. (2020). Factors affecting student dropout in MOOCs: a cause and effect decision‐making model. Journal of Computing in Higher Education, 32(2), 429–454. https://doi.org/10.1007/s12528-019-09241-yAlvarado-Pérez, A. (2016). El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. https://doi.org/10.16925/9789587600490Anaya, R. (2006). Una visión de la enseñanza de la Ingeniería de Software como apoyo al mejoramiento de las empresas de software. Revista Universidad EAFIT, 42(141), 60–76.Angel Sáiz Saéz. (1999). Razon y Palabra. http://www.razonypalabra.org.mx/anteriores/n13/freire13.htmlArias, A., Linares-Vásquez, M., & Héndez-Puerto, N. R. (2023). Undergraduate Dropout in Colombia: A Systematic Literature Review of Causes and Solutions. Journal of Latinos and Education, 1–16. https://doi.org/10.1080/15348431.2023.2171042Bautista, E. (2015). Deserción universitaria en Ingeniería en Sistemas Computacionales . El caso de la Universidad Politécnica Metropolitana de Puebla. RECIE. Revista Electrónica Científica de Investigación Educativa. https://www.researchgate.net/publication/346905869_Desercion_universitaria_en_Ingenieria_en_Sistemas_Computacionales_El_caso_de_la_Universidad_Politecnica_Metropolitana_de_PueblaBuscema, P. M., Massini, G., Breda, M., Lodwick, W. A., Newman, F., & Asadi-Zeydabadi, M. (2018). Artificial neural networks. In Studies in Systems, Decision and Control. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75049-1_2Calderón, M. C., Colomo, M. E., & Ruíz, P. (2020). Causas de la deserción escolar en Ingeniería, Electrónica y Computación del Centro Universitario de los Valles de la Universidad de Guadalajara. Revista Espacios.Carmona-Parra, J. A. (2012). El Suicidio en el escenario universitario a la luz del pensamiento complejo. https://repositorio.ucm.edu.co/bitstream/10839/727/1/Jaime Alberto Carmona Parra.pdfCarrasco M., I. (2002). Estudios filológicos Interdisciplinariedad, interculturalidad y canon en la poesía chilena e hispanoamericana actual. Estudios Filológicos, 37, 199–210. https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0071-17132002003700012Castillo-Sánchez, M., Gamboa-Araya, R., & Hidalgo-Mora, R. (2020). Factores que influyen en la deserción y reprobación de estudiantes de un curso universitario de matemáticas. Uniciencia. https://doi.org/10.15359/ru.34-1.13Chung, J. Y., & Lee, S. (2019). Dropout early warning systems for high school students using machine learning. Children and Youth Services Review, 96, 346–353. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2018.11.030Congreso de Colombia. (1994). Ley 115 de 1994. Mineducación. https://www.mineducacion.gov.co/1621/articles-85906_archivo_pdf.pdfCongreso de Colombia. (2002, July 19). Ley 749 de Julio 19 de 2002. https://www.mineducacion.gov.co/1621/articles-86432_Archivo_pdf.pdfCortina, A. (1995). La educación del hombre y del ciudadano. Revista Iberoamericana de Educación, 41–63.Cristina Salazar Torres, I., Teresa Varela Arévalo, M., Rafael Tovar Cuevas, J., & Elena Cáceres Rodríguez, D. DE. (2006). Construcción y validación de un cuestionario de factores de riesgo y de protección para el consumo de drogas en jóvenes universitarios. Acta Colombiana de Psicología, 9(2), 19–30. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0123-91552006000200003&lng=en&nrm=iso&tlng=esDelors, J. (1997). La educación encierra un tesoro: informe a la UNESCO de la Comisión Internacional sobre la educación para el siglo XXI, presidida por Jacques Delors. In Educación y cultura para el nuevo milenio. https://uom.uib.cat/digitalAssets/221/221918_9.pdfDevincenzi, G., Rohde, G., Bonaffini, M. L., Giraudo, M., & Piccini, A. (2018). Determinación de un índice de rendimiento académico general para medir el riesgo de deserción universitaria. RFCE. https://doi.org/10.30972/rfce.0203257Díez Gutierrez, E. J. (Universidad de L. (2010). La globalización neoliberal y sus repercusiones en educación. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación Del Profesorado, 13, 23–38. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3307271Dimaté Rodriguez, C. (2015). La política educativa en Colombia: coalición y cambio.Domínguez-Calle, E., & Lozano-Báez, S. (2014). Estado del arte de los sistemas de alerta temprana en Colombia. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. https://doi.org/10.18257/raccefyn.132Donoso, S., & Schiefelbein, E. (2007). Analysis of explicative models of student’s retention at the University: A vision from the social inequality. Estudios Pedagógicos XXXIII, No, 1, 7–27.Elkin Castaño, Santiago Gallón, KAroll Gómez, J. V. (2004). Deserción estudiantil universitaria: una aplicación de modelos de duración. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=155217798002Enrique, D., & Duran, S. (2017). Modelo de gestión de conocimiento aplicado a las pruebas de software. https://doi.org/https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/63864ERIC - EJ1017900 - Predicting Dropout Student: An Application of Data Mining Methods in an Online Education Program, European Journal of Open, Distance and E-Learning, 2014. (2014). https://eric.ed.gov/?q=%22E-LEARNING%22+AND+%22Student+Dropout%22&id=EJ1017900Ernesto, H., & Tudela, V. (2014). Una aproximación teórica a la deserción estudiantil universitaria a theoretical approach to the college student drop out. Revista Digital de Investigación En Docencia Universitaria.Escobar, J., & Cuervo, Á. (2008). Validez de contenido y juicio de expertos: una aproximación a su utilización. Polymer.Espinosa-Castro, J.-F., Hernández-Lalinde, J., & Mariño Castro, L. (2020). Estrategias de permanencia universitaria. AVFT – Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica. https://www.revistaavft.com/images/revistas/2020/avft_1_2020/16_estrategias.pdfEsteban García, M., Bernardo Gutiérrez, A. B., Tuero Herrero, E., Cerezo Menéndez, R., & Núñez Pérez, J. C. (2016). El contexto sí importa: identificación de relaciones entre el abandono de titulación y variables contextuales. European Journal of Education and Psychology, 9(2), 79–88. https://doi.org/10.1016/J.EJEPS.2015.06.001Fischer, H. (2011). Planeta Hiper (Primera Ed). Eduntref.Fishbein, M., & Ajzen, I. (1980). Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Addison-Wesley. https://people.umass.edu/aizen/f&a1975.htmlFontecha, I. L. B. D. M. P. P. (2018). Incidencia de la Financiación en la Deserción Universitaria en Bogotá Universidad Católica de Colombia. https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/22658/1/Trabajo de investigación Barbosa y Pinzon.pdfFoucault. (1988). M. Foucault (1976). Vigilar y castigar. Nacimiento de la prisión (6a. edició a Espanya, 1988). Madrid: Siglo XXI. In Vigilar y castigar. Nacimiento de la prisión.Gómez Paniagua, J. F., & Gómez Paniagua, J. F. (2017). Creencias sobre el aprendizaje de una lengua extranjera en el contexto universitario. Íkala, Revista de Lenguaje y Cultura, 22(2), 203–219. https://doi.org/10.17533/UDEA.IKALA.V22N02A03Gonzalez Ochoa, F. (2002). Los Negroides (C. Otraparte (Ed.); Primera Ed).Grant, J. S., & Davis, L. L. (1997). Selection and use of content experts for instrument development. Research in Nursing & Health, 20(3), 269–274. https://doi.org/10.1002/(sici)1098-240x(199706)20:3<269::aid-nur9>3.3.co;2-3Grinberg, M. (2003). Edgar Morin y el pensamiento complejo. Pensamiento Complejo, 12.Guzman Ruiz, C., Gómez, S. G., Portilla, K. G., & Vásquez Velásquez, J. (2009). Deserción estudiantil en la educación superior colombiana (MinEducación (Ed.); primera ed).Guzmán, S. P. }Puentes. (2009). Deserción y retención estudiantil en los programas de pregrado de la Pontificia Universidad Javeriana. https://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/educacion/tesis81.pdfHenderson-Sellers, B., Gonzalez-Perez, C., McBride, T., & Low, G. (2014). An ontology for {ISO} software engineering standards: 1) Creating the infrastructure. Computer Standards & Interfaces, 36(3), 563–576. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.csi.2013.11.001Henriquez, N., & Escobar, D. (2016). Construcción de un modelo de alerta temprana para la detección de estudiantes en riesgo de deserción de la universidad metropolitana de ciencias de la educación. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 21, 1221–1248. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14047430010Hernández Prados, Á., Santiago, J., Muñoz, Á., & Martínez, A. A. (2017). El problema de la deserción escolar en la producción científica educativa. XXVI(1), 89–112.Jiménez-Saavedra, S.-A. (2014). Tecnología educativa: campos de formación y perfil diferencial. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 5(14), 125a – 141. https://doi.org/10.1016/S2007-2872(14)70304-XJurado, F., Chaparro, J., Sarmiento, M., Benítez, S., Castillo, L., & Beltrán, M. (2013). Estado del arte del Sistema Nacional de Acreditación e idenficación de rutas y tópicos de invesgación y profundización para el mejoramiento de las condiciones de calidad. MinEducación. https://www.cna.gov.co/1779/articles-400937_estado_arte_CNA.pdfKaak, P. A. (2011). Power-Filled Lessons for Leadership Educators from Paulo Freire. Journal of Leadership Education, 10(1), 132–144.López, M., Ginés, M., Reverte, M., Mercedes, M., & Manzano, P. (2016). El fracaso escolar en España y sus re-giones: Disparidades territoriales School failure in Spain and its regions: Terri-torial disparities and proposals for improve-ment. 107, 121–155.Marín, Nicolás, Benarroch, A. (2010). Cuestionario de opciones múltiples para evaluar creencias sobre el aprendizaje de las ciencias. Enseñanza de Las Ciencias: Revista de Investigación y Experiencias Didácticas. https://raco.cat/index.php/Ensenanza/article/view/199616/353390Melizza Odoñez, M., & Brigitte Julieth Rodriguez Mendoza. (2018). Influencia de los organismos internacionales en las reformas educativas de Latinoamérica. Intituto Para La Investigación Educativa y El Desarrollo Pedagógico. https://revistas.idep.edu.co/flip/index.php?pdf=https://revistas.idep.edu.co/index.php/educacion-y-ciudad/article/download/1879/1792Midiendo la Segregación Escolar en América Latina. Un Análisis Metodológico utilizando el TERCE. (2016). Revista Iberoamericana Sobre Calidad, Eficacia y Cambio En Educación, 14(4), 33–60. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/5662848.pdfMineducación. (2015). Plan Nacional Decenal de Educación 2016 - 2026.Mineducación. (2019). Plan estratégico institucional 2019 - 2022.MinEducación. (2014). Formación por ciclos propedeúticos. Http://Www.Mineducacion.Gov.Co/1621/W3-Article-2. http://www.mineducacion.gov.co/1621/article-196476.htmlMinSalud, C. (2020). Medidas tomadas para la Educación. Coronaviruscolombia.Gov.Co. https://coronaviruscolombia.gov.co/Covid19/acciones/acciones-de-educacion.htmlMorin, E. (1992). From the concept of system to the paradigm of complexity. Journal of Social and Evolutionary Systems. https://doi.org/10.1016/1061-7361(92)90024-8Muñoz, C. (2011). Cómo elaborar y asesorar una investigación de tesis. México: Pearson Educación.Murillo-Zabala, A. M. (2019). Perspectiva de la situación actual en permanencia estudiantil para programas de nivel de formación técnica profesional en educación superior en el Politécnico Internacional Bogota, Colombia [Universidad Autonoma de Barcelona]. https://www.tdx.cat/bitstream/handle/10803/670153/ammz1de1.pdf?sequence=1&isAllowed=y#page=53&zoom=100,109,213Najdi, L., & Er-Raha, B. (2016). A Novel Predictive Modeling System to Analyze Students at Risk of Academic Failure. International Journal of Computer Applications, 156(6), 25–30. https://doi.org/10.5120/ijca2016912482Nassbaum, M. C. (2016). Educación para el lucro, educación para la libertad. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0121-75502016000100002&script=sci_abstract&tlng=esNavamani, J. M. A., & Kannammal, A. (2015). Predicting performance of schools by applying data mining techniques on public examination results. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 9(4), 262–271. https://doi.org/10.19026/rjaset.9.1403Navarro-Roldan, C. P., & Zamudio Sisa, L. E. (2021b). Cuestionario de riesgo de deserción universitaria (CDUe) basado en el modelo ecológico. Tesis Psicológica, 16(1), 1–28. https://doi.org/10.37511/TESIS.V16N1A12Neapolitan, R. E., & Neapolitan, R. E. (2018). Neural Networks and Deep Learning. In Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1201/b22400-15Nussbaum, M. C. (2006). The moral status of animals. The Chronicle of Higher Education, 52, B6–B8. https://doi.org/10.1111/1467-9973.00225Orlando, J., & Rojas, V. (2015). Metodología para la detección temprana de la deserción de los estudiantes del pregrado sistemas de información en la asignatura lógica y programación del Instituto Tecnológico Metropolitano.Ortigosa, A., Carro, R. M., Bravo-Agapito, J., Lizcano, D., Alcolea, J. J., & Blanco, O. (2019a). From Lab to Production: Lessons Learnt and Real-Life Challenges of an Early Student-Dropout Prevention System. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(2), 264–277. https://doi.org/10.1109/TLT.2019.2911608Pallarès Piquer, Ó. C. B. (2017). La pedagogía de la presencia: Tecnologías digitales y aprendizaje-servicio - Marc Pallarès Piquer, Óscar Chiva Bartoll - Google Libros. https://books.google.com.co/books?id=n14tEAAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es#v=onepage&q&f=falseParamo, G., & Correa Maya, C. (1999). Deserción estudiantil universitaria. Conceptualización. Revista Universidad EAFIT.Quintero, Y. A. (2022). Diseño de un modelo predictivo para generar alertas tempranas de deserción universitaria en los programas de pregrado presenciales de la Facultad de Ingeniería de la Universidad. Rerpositorio Institucional U de A.Ramírez, D., Alberto Tapasco Alzate, O., Javier Ruiz Ortega, F., & Osorio García, D. (2019). Deserción estudiantil: incidencia de factores institucionales relacionados con los procesos de admisión Diógenes Ramírez Ramírez. https://doi.org/10.5294/edu.2019.22.1.5Rastrollo-Guerrero, J. L., Gómez-Pulido, J. A., & Durán-Domínguez, A. (2020). Analyzing and Predicting Students’ Performance by Means of Machine Learning: A Review. Applied Sciences, 10(3), 1042. https://doi.org/10.3390/app10031042Rincón Rojas, D. A. (2005). Visión del hombre latinoamericano y la idea de educación en Fernando González Ochoa. (Spanish). Cuadernos de Filosofía Latinoamericana, 26(93), 148–168.Rivera Camargo, M., & Liliana Rodríguez-Rojas, Y. (2019). Desarrollo socio-económico de colombia impact of higher education in the socio-economico development of colombia Artículo de Investigación.Rueda Ramírez, S. M., Urrego Velásquez, D., Páez Zapata, E., Velásquez, C., & Hernández Ramírez, E. M. (2020). Perfiles de riesgo de deserción en estudiantes de las sedes de una universidad colombiana. Revista de Psicología. https://doi.org/10.18800/psico.202001.011Russo, C. (2019). Minería de datos aplicada a estrategias para minimizar el rezago académico y la deserción universitaria en carreras de informática de la UNNOBA. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/79958/Documento_completo.pdf-PDFA1b.pdf?sequence=1&isAllowed=ySánchez-Hernández, G., Barboza-Palomino, M., & Privada del Norte, U. (2017). Análisis de la deserción y los factores asociados a la permanencia estudiantil en una universidad peruana Humberto Castilla-Cabello. Actualidades Pedagógicas. https://doi.org/10.19052/ap.4075Siri, A. (2015). Predicting Students’ Dropout at University Using Artificial Neural Networks. In Italian Journal of Sociology of Education (Vol. 7, Issue 2). http://journals.padovauniversitypress.it/ijse/content/Skjong, R., & Wentworth, B. H. (2001). Expert judgment and risk perception. Proceedings of the International Offshore and Polar Engineering Conference, 4, 537–544.Spady, W. G. (1971). Dropouts from higher education: Toward an empirical model. Interchange 1971 2:3, 2(3), 38–62. https://doi.org/10.1007/BF02282469Stake, R. E. (1998). Investigación con estudio de casos (Roc Filella, trad.). España: Morata.Tabet, S. (2017). Del proyecto moderno al mundo líquido. Conversación con Zygmunt Bauman. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-19182017000200287Tammets, K. (2012). Meta-Analysis Of Nonaka & Takeuchi ’ s Knowledge Management Model In The Context Of Lifelong Learning. Journal of Knowledge Management Practice, 13, 1–19.Tan, M., & Shao, P. (2015). Prediction of student dropout in E-learning program through the use of machine learning method. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 10(1), 11–17. https://doi.org/10.3991/ijet.v10i1.4189Tapasco Alzate, O. A., Ruiz Ortega, F. J., Osorio García, D., Ramírez Ramírez, D., Tapasco Alzate, O. A., Ruiz Ortega, F. J., Osorio García, D., & Ramírez Ramírez, D. (2019). Deserción estudiantil: incidencia de factores institucionales relacionados con los procesos de admisión. Educación y Educadores, 22(1), 81–100. https://doi.org/10.5294/EDU.2019.22.1.5Tinto, V. (1975). Dropout from Higher Education: A Theoretical Synthesis of Recent Research. Review of Educational Research, 45(1), 89. https://doi.org/10.2307/1170024Urrego, M. R. (2019). La investigación sobre deserción universitaria en Colombia 2006-2016. Tendencias y resultados.Ventura-Romero, J. M., Lobos-Rivera, M. E., & Gutiérrez-Quintanilla, J. R. (2019). Construcción, validación y confiabilidad de escala de medición de deserción estudiantil universitaria. Entorno. https://doi.org/10.5377/entorno.v0i67.7497Vera Cala, L. M., Niño García, J. A., Porras Saldarriaga, A. M., Durán Sandoval, J. N., Delgado Chávez, P. A., Caballero Badillo, M. C., & Rueda Pablo, J. N. (2020). Salud mental y deserción en una población universitaria con bajo rendimiento académico. Revista Virtual Universidad Católica Del Norte. https://doi.org/10.35575/rvucn.n60a8World Bank Group. (2020). Remote Learning, Distance Education and Online Learning During the COVID19 Pandemic. In Remote Learning, Distance Education and Online Learning During the COVID19 Pandemic. https://doi.org/10.1596/33499Deserción estudiantilModelos de predicciónAnalítica de datosEducación superiorCiclos propedéuticosTHUMBNAIL008 Sintesis para autoarchivo bibliot.pdf.jpg008 Sintesis para autoarchivo bibliot.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6524https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/4957/6/008%20Sintesis%20para%20autoarchivo%20bibliot.pdf.jpgea4a7e97a50e5f7e6b51965e15ac89d5MD56open accessTEXT008 Sintesis para autoarchivo bibliot.pdf.txt008 Sintesis para autoarchivo bibliot.pdf.txtExtracted texttext/plain56965https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/4957/5/008%20Sintesis%20para%20autoarchivo%20bibliot.pdf.txt26c3a585fc9b276ea7f67964e1b8a5fdMD55open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/4957/4/license.txt2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD54open accessORIGINAL008 Sintesis para autoarchivo bibliot.pdf008 Sintesis para autoarchivo bibliot.pdfSíntesis de tesis doctoralapplication/pdf715695https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/4957/3/008%20Sintesis%20para%20autoarchivo%20bibliot.pdf96648e999a9216fcd37e65d8340e82b1MD53open accesstdea/4957oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/49572024-01-31 03:16:11.001An error occurred on the license name.|||https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open accessRepositorio Institucional Tecnologico de 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