Desarrollo de un modelo para la medición de alertas tempranas en los estudiantes de pregrado de la Unidad Central del Valle del Cauca
ilustraciones, gráficos, tablas
- Autores:
-
Gálvez Ospina, Míchael
Rojas Lozano, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Unidad Central del Valle del Cauca
- Repositorio:
- Repositorio Institucional - Unidad Central del Valle del Cauca
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uceva.edu.co:20.500.12993/4690
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12993/4690
- Palabra clave:
- Sistema de alertas tempranas
Factores de riesgo
Modelo
Deserción estudiantil
Sistemas de información
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Systematization
- Rights
- openAccess
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Carvajal Olaya, P., Montes García, H. H., Trejos Carpintero, Á. A., & Cárdenas, J. (2017). Sistema de Alertas Tempranas: una herramienta para la identificación de riesgo de deserción estudiantil, seguimiento académico y monitoreo a estrategias. https://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/2053 Casanova Cruz, D., Miranda Díaz, C., & Yáñez Corvalán, A. M. (2021). Sistema de alerta temprana: Centinela, una experiencia para la retención estudiantil en la Universidad Católica de la Santísima Concepción. Calidad en la educación, (55), 156-174. https://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-45652021000200156&script=sci_arttext Chacón, L. Y. C., Parra, C. N. C., Rueda, J. S. M., & Bernal, J. T. O. (2019). Aplicación para la gestión y el análisis de información relacionada con la deserción estudiantil universitaria. Revista Colombiana de Computación, 20(2), 6-19. https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/3717 Congreso de la República. (17 de Octubre de 2012). LEY ESTATUTARIA 1581 DE 2012. Obtenido de LEY ESTATUTARIA 1581 DE 2012: https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=49981 Departamento Administrativo de la Función Pública. (1 de Enero de 2019). Concepto 26431 de 2019 Departamento Administrativo de la Función Pública. Obtenido de Concepto 26431 de 2019 Departamento Administrativo de la Función Pública: https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma_pdf.php?i=91012 Diagrama Entidad - Relación. (2023, 17 noviembre). Universidad Europea. Recuperado 24 de mayo de 2024, de https://universidadeuropea.com/blog/modelo-entidad-relacion/ Diaz Narvaez, V. P., & Calzadilla Nuñez, A. (2016). Artículos científicos, tipos de investigación y productividad científica. 115-121. Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=56243931011 Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques (3.a ed.) [Digital]. https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5 Hoyos Osorio, J. K., & Daza Santacoloma, G. (2023). Predictive Model to Identify College Students with High Dropout Rates. Redie, 25. https://www.scielo.org.mx/pdf/redie/v25/1607-4041-redie-25-e13.pdf#page60 Juan López, J. F. (06 de Abril de 2021). Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Obtenido de Universidad Nacional Abierta y a Distancia: https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/educat/article/view/4738/5572 Ministerio de Educación Nacional. Guía para la implementación del modelo de gestión de permanencia y graduación estudiantil en instituciones de educación superior. Imprenta Nacional de Colombia. 2015. Primera Edición. Colombia: Bogotá. P. 56 https://www.mineducacion.gov.co/1780/articles-356272_recurso.pdf Ministerio de Educación Nacional. (2023). Página oficial del Ministerio de Educación Nacional. Obtenido de Página oficial del Ministerio de Educación Nacional: https://www.mineducacion.gov.co/portal/ Ministerio de Educación Nacional. (2023). Visión Ministerio de Educación Nacional. Obtenido de Visión Ministerio de Educación Nacional: https://www.mineducacion.gov.co/portal/Ministerio/ Ministerio de Educación Superior. (02 de Agosto de 2023). Aumentó la matrícula en Educación Superior en 2022 según el Sistema Nacional de Información de Educación Superior (Snies). Obtenido de Aumentó la matrícula en Educación Superior en 2022 según el Sistema Nacional de Información de Educación Superior (Snies): https://www.mineducacion.gov.co/portal/salaprensa/Comunicados/416239:Aumento-la-matricula-en-Educacion-Superior-en-2022-segun-el-Sistema-Nacional-de-Informacion-de-Educacion-Superior Sánchez Upegüi, A., (2010). Introducción: ¿qué es caracterizar? Medellín, Fundación Universitaria Católica del Norte Secretaria de Educación del Valle del Cauca. (2020). SECRETARIA DE EDUCACION DEL VALLE. BOLETIN ESTADISTICO. Obtenido de SECRETARIA DE EDUCACION DEL VALLE. BOLETIN ESTADISTICO: https://www.valledelcauca.gov.co/loader.php?lServicio=Tools2&lTipo=viewpdf&id=52265 SPADIES. (2021). Página Oficial del SPADIES. Obtenido de https://www.mineducacion.gov.co/sistemasinfo/spadies/secciones/Ayuda/Glosario/ Unidad Central del Valle del Cauca. (18 de Diciembre de 2020). Plan de Desarrollo Institucional UCEVA 2021 - 2030. Obtenido de Plan de Desarrollo Institucional UCEVA 2021 - 2030: https://www.uceva.edu.co/wp-content/uploads/2022/04/PDI2021-2030.pdf |
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Tróchez Herrera, FabioGálvez Ospina, MíchaelRojas Lozano, Santiagohttps://orcid.org/0000-0001-6879-3930https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000100601Unidad Central del Valle del CaucaTuluá, Valle del Cauca, ColombiaTuluá2024-10-07T22:05:15Z2024-10-07T22:05:15Z2024http://hdl.handle.net/20.500.12993/4690Instname:Unidad Central del Valle del Caucareponame:Repositorio Institucional Unidad Central del Valle del Caucarepourl:https://repositorio.uceva.edu.co/ilustraciones, gráficos, tablasEl presente proyecto optimiza el proceso de caracterización de los datos estudiantiles y la toma de decisiones en lo referente a la detección de alertas tempranas de la Vicerrectoría de Bienestar Universitario (VBU) de la Unidad Central del Valle del Cauca (UCEVA), que surgió a raíz de las demoras en dicho proceso de caracterizar los datos y posterior atención a los estudiantes de la universidad. Para lograrlo, se propuso un modelo para la detección de alertas tempranas en los estudiantes de pregrado en riesgo de deserción académica. La creciente demanda de los servicios universitarios de educación implica grandes esfuerzos en temas de retención y graduación oportuna. De esta manera y como primer punto, se compilaron los datos estudiantiles relevantes para analizar factores de riesgo asociados a la repitencia y deserción académica. Además, se diseñó la estructura del modelo interactivo, con el propósito de identificar dichos factores y sistematizar la información de manera correcta, permitiendo a su vez una óptima visualización de los datos. Para finalizar, se validó la funcionalidad del modelo, permitiendo una interacción práctica y eficiente para el usuario, y generando reportes de acuerdo a variables establecidas, llevando a un acompañamiento y/o atención psicológica oportuna, y proporcionándole a la dependencia una herramienta valiosa para la detección de alertas tempranas en los estudiantes1. Justificación / 2. Descripción del problema / 3. Objetivos / 3.1. Objetivo general / 3.2. Objetivos específicos / 4. Marco de Referencia / 4.1. Marco Contextual / 4.1.1. Nacional 24 / 4.1.2. Regional 26 / 4.2. Marco Conceptual / 4.2.1. Caracterización / 4.2.2. Sistema de Alertas Tempranas / 4.2.3. Minería de Datos / 4.2.4. Recopilación y Análisis de Datos / 4.2.5. Sistematización / 4.2.6. Aplicativo / 4.2.7. Diagrama Entidad – Relación / 4.3. Marco Teórico / 4.4. Marco Legal / 5. Descripción de la Metodología / 6. Resultados / 6.1. Compilar los datos estudiantiles para analizar los factores de riesgo / 6.1.1 Datos estudiantiles / 6.1.2 Factores de Riesgo / 6.2. Diseñar la estructura del modelo interactivo para la detección de alertas tempranas de los estudiantes de pregrado / 6.3. Validar la funcionalidad del modelo para generar reportes de alertas tempranas de potencial repitencia y deserción académica con su respectivo análisis económico / 7. Conclusiones / 8. Recomendaciones / 9. Bibliografía /Ingeniero (a) IndustrialPregradoThe purpose of this project was to optimize the process of characterization of student data and decision making regarding the detection of early warnings of the Vice Rectory of University Welfare (VBU) in the Central Unit of Valle del Cauca, which arose as a result of delays in the process of characterizing the data and subsequent attention to the students of the university. To achieve this, a model was proposed for the detection of early warnings in undergraduate students at risk of academic dropout. The growing demand for university education services implies great efforts in terms of retention and timely graduation. Thus, as a first step, relevant student data were compiled to analyze risk factors associated with grade repetition and academic dropout. In addition, the structure of the interactive model was designed, with the purpose of identifying these factors and systematizing the information in a correct way, allowing an optimal visualization of the data. Finally, the functionality of the model was validated, allowing a practical and efficient interaction for the user, and generating reports according to established variables, leading to an accompaniment and/or timely psychological care, and providing the unit with a valuable tool for the detection of early warnings in students.PDF82 páginasapplication/pdfspaDerechos reservados - Unidad Central del Valle del Caucahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo de un modelo para la medición de alertas tempranas en los estudiantes de pregrado de la Unidad Central del Valle del CaucaDevelopment of a Model for the Measurement of Early Warnings in Undergraduate Students of the Central Unit of Valle del Caucabachelor thesisTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaSistema de alertas tempranasFactores de riesgoModeloDeserción estudiantilSistemas de informaciónSistematizaciónEarly warning systemRisk factorsStudent dropoutModelInformation systemsSystematizationCarvajal Olaya, P., Montes García, H. H., Trejos Carpintero, Á. A., & Cárdenas, J. (2017). Sistema de Alertas Tempranas: una herramienta para la identificación de riesgo de deserción estudiantil, seguimiento académico y monitoreo a estrategias. https://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/2053Casanova Cruz, D., Miranda Díaz, C., & Yáñez Corvalán, A. M. (2021). Sistema de alerta temprana: Centinela, una experiencia para la retención estudiantil en la Universidad Católica de la Santísima Concepción. Calidad en la educación, (55), 156-174. https://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-45652021000200156&script=sci_arttextChacón, L. Y. C., Parra, C. N. C., Rueda, J. S. M., & Bernal, J. T. O. (2019). Aplicación para la gestión y el análisis de información relacionada con la deserción estudiantil universitaria. Revista Colombiana de Computación, 20(2), 6-19. https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/3717Congreso de la República. (17 de Octubre de 2012). LEY ESTATUTARIA 1581 DE 2012. 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FORMATO PROPUESTO PARA REPORTE SAT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12958https://repositorio.uceva.edu.co/bitstream/20.500.12993/4690/15/Anexo%205.%20FORMATO%20PROPUESTO%20PARA%20REPORTE%20SAT.pdf.jpga9c4d5f0253c5d1ab31baac42039a448MD515open accessAnexo 6. INSTRUCTIVO PARA USO DEL MODELO DE REPORTE SAT.pdf.jpgAnexo 6. INSTRUCTIVO PARA USO DEL MODELO DE REPORTE SAT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg14733https://repositorio.uceva.edu.co/bitstream/20.500.12993/4690/16/Anexo%206.%20INSTRUCTIVO%20PARA%20USO%20DEL%20MODELO%20DE%20REPORTE%20SAT.pdf.jpg6145d78807f350174c149bff7c19a26dMD516open accessORIGINALTG mgalvez-srojas.pdfTG mgalvez-srojas.pdfTrabajo de grado Pregradoapplication/pdf2012312https://repositorio.uceva.edu.co/bitstream/20.500.12993/4690/1/TG%20mgalvez-srojas.pdfba6cfe4c68fe43cde330fe33134461a7MD51open accessAnexo 1. Reporte de Fuentes Científicas.pdfAnexo 1. 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