Estudio de seguimiento a egresados del programa de medicina de la Universidad Industrial de Santander mediante técnicas de minería de datos

Escuela de Medicina se ha propuesto garantizar la calidad y pertinencia de su programa de pregrado. Por consiguiente el presente documento contiene una descripción detallada de los resultados, estrategias, conclusiones y recomendaciones de un estudio de seguimiento a egresados desde la perspectiva de egresados, empleadores, docentes y estudiantes de último nivel, en miras de mostrar un panorama amplio de la situación actual de sus egresados. Para dar cumplimiento a lo anterior, el seguimiento se desarrolla en cinco etapas: La primera corresponde al diseño de los instrumentos de medición, en la segunda etapa se adentra en la recopilación de la información y en la tercera se efectúa el análisis de la información, a través de técnicas descriptivas y de minería de datos, tales como, análisis factorial, análisis clúster, análisis de correspondencia simple y árboles de decisión, utilizando los software SPSS Statistics y WEKA. La cuarta etapa emplea un análisis cualitativo como otra técnica de recolección de datos denominada grupos focales con ayuda del software Nvivo; y la última etapa contemplada tiene que ver con la generación de estrategias que contribuyan al mejoramiento continuo del proyecto educativo. Finalmente, se agrupan las 5 etapas mencionadas dentro de un esquema de trabajo denominado Framework, el cual facilitará la continuidad de este estudio en la escuela de medicina.

• Autores: Echavez Fiayo, Yetzy Yomaira; Silva Bautista, Karen Tatiana
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/36778
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/36778; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Segumiento A Egresados; Empleadores; Pertinencia; Calidad; Minería De Datos; Analisis Factorial; Análisis Clúster; Analisis De Correspondencia; Arboles De Decisión; Grupos Focales.; Follow Up To The Graduates; Employers; Pertinence; Quality; Data Mining; Factorial Analysis; Cluster Analysis; Correspondence Analysis; Decision Trees; Focal Groups.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)