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Aplicación para la deserción en la Universidad de Córdoba

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dc.contributor.advisorMorales Rivera, Mario Alfonso
dc.contributor.authorLópez Montiel, Joyne
dc.contributor.datamanagerMario Alfonso Morales Rivera
dc.date.accessioned2024-08-28T13:12:30Z
dc.date.available2024-08-28T13:12:30Z
dc.date.issued2024-08-12
dc.description.abstractEl proyecto consiste en una aplicación diseñada para predecir estudiantes con alto riesgo de deserción en la Universidad de Córdoba, utilizando modelos de machine learning. La aplicación también incluye un módulo de estadísticas descriptivas y análisis de tasas de deserción, proporcionando una visión detallada del comportamiento de la población estudiantil. Esto permite a los administradores identificar patrones y tendencias, facilitando la toma de decisiones informadas para implementar estrategias efectivas de retención estudiantil. Además, la aplicación ofrece una interfaz interactiva para explorar datos y resultados de manera accesible y comprensible para los usuarios.spa
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameEstadístico(a)
dc.description.modalityPráctica Empresarial
dc.description.tableofcontentsIntroducciónspa
dc.description.tableofcontentsPlanteamiento del problemaspa
dc.description.tableofcontentsFormulación del problemaspa
dc.description.tableofcontentsJustificaciónspa
dc.description.tableofcontentsObjetivosspa
dc.description.tableofcontentsMarco Teóricospa
dc.description.tableofcontentsAntecedentesspa
dc.description.tableofcontentsMarco conceptualspa
dc.description.tableofcontentsDeserción del programaspa
dc.description.tableofcontentsDeserción de la IESspa
dc.description.tableofcontentsDeserción del sistema educativospa
dc.description.tableofcontentsMachine learningspa
dc.description.tableofcontentsValidación cruzadaspa
dc.description.tableofcontentsModelo de regresión logísticaspa
dc.description.tableofcontentsTasa de deserción anualspa
dc.description.tableofcontentsTasa de deserción por cohortespa
dc.description.tableofcontentsTasa de deserción promedio acumuladaspa
dc.description.tableofcontentsMetodologíaspa
dc.description.tableofcontentsPoblación y muestraspa
dc.description.tableofcontentsTipo de muestreospa
dc.description.tableofcontentsProcedimientospa
dc.description.tableofcontentsProcedimiento para el análisisspa
dc.description.tableofcontentsResultadosspa
dc.description.tableofcontentsReferenciasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad de Córdoba
dc.identifier.reponameRepositorio Universidad de Córdoba
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unicordoba.edu.co
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8648
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Córdoba
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Básicas
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombia
dc.publisher.programEstadística
dc.relation.referencesAco, A., Hancco, B. y Pérez, Y. (2023). Análisis comparativo de Técnicas de Machine Learning para la predicción de casos de deserción universitaria, Vol (51), 84–98. https://scielo.pt/pdf/rist/n51/1646-9895-rist-51-84.pdf
dc.relation.referencesArias, S. Villalobos, Y. Caracterización de los Factores que Influyen en la Deserción de los Estudiantes del Programa de Instrumentación Quirúrgica de la Universidad de Santander “UDES” Bucaramanga de los Años 2016-2021. Universidad de Santander.
dc.relation.referencesAyala, H., Valenzuela, G., Espinosa, A. (2020). Obtención de un modelo de minería de datos aplicado a la deserción universitaria del programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Cundinamarca. Revista Ontare, Vol (7), 133-150. https://doi.org/10.21158/23823399.v7.n0.2019.2676
dc.relation.referencesBlanco, J. (2023). PLAN ESTRATÉGICO PARA LA DISMINUCIÓN DE LA DESERCIÓN ESCOLAR EN LA INSTITUCIÓN EDUCATIVA LA LLANA UBICADA EN LA ZONA RURAL DEL MUNICIPIO DE SAN ALBERTO – CESAR. Universidad autónoma de Bucaramanga.
dc.relation.referencesCastiblanco, W., Fonseca, L., Pineda, W. (2021). DETECCIÓN DE ALERTAS TEMPRANAS PARA LA PREVENCIÓN DE LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL EN UNA INSTITUCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR A PARTIR DE UN MODELO DE CLASIFICACIÓN Y SU PREDICCIÓN POR MEDIO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING. Universidad de los Andes.
dc.relation.referencesCipagauta, A., Pardo, D., Castillo, E., Zainea, C. (2023). Probabilidad de deserción de los estudiantes de pregrado de la Universidad Católica de Colombia: Diseño de dos modelos estadísticos predictivos. Universidad Católica de Colombia. https://repository.ucatolica.edu.co/server/api/core/bitstreams/2725d001-d863-4ca1-8fe4-57a0aff37dde/content
dc.relation.referencesCorba, W., Bennasar, F. (2024). Técnicas y aplicaciones del Machine Learning e Inteligencia Artificial en educación: una revisión sistemática, Vol (27), 1138-2783. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37491
dc.relation.referencesCox, D. R. (1958). The regression analysis of binary sequences. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, Vol (2):215–232. https://www.jstor.org/stable/2983890.
dc.relation.referencesCruz, C., Ruiz, C., Martinez, L. (2023). La deserción como reto para la formación profesional de Trabajadores Sociales en la pospandemia. Universidad Veracruzana. https://politicassociales.uanl.mx/index.php/pss/article/view/8/8
dc.relation.referencesDeville, Y., & Auffret, J. (2016). Cross-validation: A comprehensive user guide. In Statistical methods for the analysis of reliability and reproducibility data (pp. 51-76). John Wiley & Sons.
dc.relation.referencesRamírez, V. (2021). Deserción estudiantil y el costo económico en universidades chilenas. [Tesis de Maestría, Universidad del Bio-Bio]. Repositorio digital Universidad del Bio-Bio. http://repobib.ubiobio.cl/jspui/handle/123456789/3609
dc.relation.referencesSchmidt, B., Boero, P., Méndez, J. (2023). Factores que influyen en la deserción universitaria: El caso de una universidad estatal chilena, Vol (1), 1-22. http://doi.org/10.21814/rpe.23401
dc.relation.referencesSPADIES (2011). Investigación sobre deserción en las instituciones de educación superior en Colombia. https://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/w3-article-254707.html?noredirect=1: text=Desertor
dc.relation.referencesValero, J., Navarro, A., Larios, A. y Julca, J. (2022). Deserción universitaria: Evaluación de diferentes algoritmos de Machine Learning para su predicción, Vol (3), 362-375. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8526463
dc.relation.referencesZhou, Z.-H. (2021). Machine learning. Singapore: Springer Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-1967-3
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2024
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsUniversity education
dc.subject.keywordsDropout from the educational system
dc.subject.keywordsPredictive models
dc.subject.proposalEducación universitaria
dc.subject.proposalDeserción del sistema educativo
dc.subject.proposalModelos predictivos
dc.titleAplicación para la deserción en la Universidad de Córdobaspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
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dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication
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