Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados

RESUMEN : En este proyecto de investigación, se propone una metodología que permite identificar las variables más relevantes en el fenómeno de deserción de los estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad de Antioquia, realizando un análisis de estas...

Full description

Autores:
Giraldo Marín, Ana María
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/31710
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/31710
Palabra clave:
Algortimos
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Deserción universitaria
Educación superior
Variables (estadística)
Aprendizaje no supervisado
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/
id UDEA2_a42ee6d50f4f0a72ee0b1bd441791b4b
oai_identifier_str oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/31710
network_acronym_str UDEA2
network_name_str Repositorio UdeA
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
title Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
spellingShingle Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
Algortimos
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Deserción universitaria
Educación superior
Variables (estadística)
Aprendizaje no supervisado
title_short Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
title_full Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
title_fullStr Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
title_full_unstemmed Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
title_sort Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados
dc.creator.fl_str_mv Giraldo Marín, Ana María
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Isaza Narváez, Claudia Victoria
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Giraldo Marín, Ana María
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv Algortimos
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Deserción universitaria
Educación superior
Variables (estadística)
topic Algortimos
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Deserción universitaria
Educación superior
Variables (estadística)
Aprendizaje no supervisado
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Aprendizaje no supervisado
description RESUMEN : En este proyecto de investigación, se propone una metodología que permite identificar las variables más relevantes en el fenómeno de deserción de los estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad de Antioquia, realizando un análisis de estas variables para tres grupos: Estudiantes de todo el departamento, estudiantes en modalidad virtual y estudiantes de modalidad presencial, asignando a cada uno de los grupos encontrados en los tres análisis un nivel de riesgo de deserción y un perfil de los estudiantes pertenecientes a los grupos con distribución de desertores más relevantes (mayor y menor porcentaje), estos perfiles tienen asociadas variables de interés que son las responsables de que el estudiante quede clasificado en un grupo en particular. Se entrega también, una herramienta para la predicción de riesgo de deserción para cada uno de los modelos analizados.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-11-02T19:42:32Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-11-02T19:42:32Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2022
dc.type.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversion.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/draft
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv https://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.local.spa.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str draft
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/10495/31710
url https://hdl.handle.net/10495/31710
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 40
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.group.spa.fl_str_mv Sistemas Embebidos e Inteligencia Computacional (SISTEMIC)
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Medellín - Colombia
institution Universidad de Antioquia
bitstream.url.fl_str_mv https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31710/5/license_rdf
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31710/6/license.txt
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31710/4/GiraldoAna_2022_IdentificacionVariablesDesercion
bitstream.checksum.fl_str_mv 1646d1f6b96dbbbc38035efc9239ac9c
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
132551b5b915487bbbc38821a4fce64b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad de Antioquia
repository.mail.fl_str_mv andres.perez@udea.edu.co
_version_ 1812173167340290048
spelling Isaza Narváez, Claudia VictoriaGiraldo Marín, Ana María2022-11-02T19:42:32Z2022-11-02T19:42:32Z2022https://hdl.handle.net/10495/31710RESUMEN : En este proyecto de investigación, se propone una metodología que permite identificar las variables más relevantes en el fenómeno de deserción de los estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad de Antioquia, realizando un análisis de estas variables para tres grupos: Estudiantes de todo el departamento, estudiantes en modalidad virtual y estudiantes de modalidad presencial, asignando a cada uno de los grupos encontrados en los tres análisis un nivel de riesgo de deserción y un perfil de los estudiantes pertenecientes a los grupos con distribución de desertores más relevantes (mayor y menor porcentaje), estos perfiles tienen asociadas variables de interés que son las responsables de que el estudiante quede clasificado en un grupo en particular. Se entrega también, una herramienta para la predicción de riesgo de deserción para cada uno de los modelos analizados.40application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/draftinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisadosSistemas Embebidos e Inteligencia Computacional (SISTEMIC)Medellín - ColombiaAlgortimosAprendizaje automático (inteligencia artificial)Deserción universitariaEducación superiorVariables (estadística)Aprendizaje no supervisadoIngeniero ElectrónicoPregradoFacultad de Ingeniería. Ingeniería ElectrónicaUniversidad de AntioquiaCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8927https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31710/5/license_rdf1646d1f6b96dbbbc38035efc9239ac9cMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31710/6/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD56ORIGINALGiraldoAna_2022_IdentificacionVariablesDesercionGiraldoAna_2022_IdentificacionVariablesDesercionTrabajo de grado de pregradoapplication/pdf1024694https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31710/4/GiraldoAna_2022_IdentificacionVariablesDesercion132551b5b915487bbbc38821a4fce64bMD5410495/31710oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/317102022-11-02 14:44:48.637Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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