Publicación: Implementación de un modelo para el análisis de la repitencia y su impacto en la sobrepermanencia en la Universidad de Córdoba
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dc.contributor.advisor | Martínez Flórez, Guillermo | |
dc.contributor.advisor | Durango Suarez Luis Manuel | |
dc.contributor.author | Correa Vanegas, Emelis | |
dc.contributor.author | Montes Montiel, Leandra | |
dc.contributor.jury | Morales Ospino, Victor Alfonso | |
dc.contributor.jury | Ramos Ramírez, Victor Alfonso | |
dc.date.accessioned | 2024-07-12T12:34:11Z | |
dc.date.available | 2024-07-12T12:34:11Z | |
dc.date.issued | 2024-07-10 | |
dc.description.abstract | La sobrepermanencia es un problema que afecta a diversas instituciones académicas,comprender e identificar los factores que la influyen es crucial para mejorar y desarrollar estrategias efectivas que mejoren las tasas de graduación y el rendimiento académico. En la Universidad de Córdoba, ciertos programas académicos presentan índices elevados de cancelación y pérdida de materias, lo que puede ser un indicativo de dificultades específicas en el currículo o en la preparación de los estudiantes. Por ejemplo, en la Facultad de Ingenierías, específicamente en el programa de Ingeniería de alimentos durante el período 2023, las materias con mayor índice de cancelación fueron microbiología general y cálculo integral, mientras que las materias más perdidas fueron operaciones unitarias II y cálculo integral. Similarmente, en la Facultad de Ciencias Básicas, en el programa de química, las materias más canceladas fueron cálculo II, ecuaciones diferenciales y química analítica. Estos patrones sugieren que ciertas asignaturas pueden representar obstáculos significativos para los estudiantes, contribuyendo a la sobrepermanencia.Por otro lado, para llevar a cabo este estudio, se siguió una metodología estructurada en varias etapas. En primer lugar, se realizó un análisis descriptivo de los datos académicos de diferentes programas para identificar las materias con mayor índice de cancelación y pérdida.Posteriormente, se seleccionaron y analizaron variables académicas relevantes como el número de créditos aprobados, el índice de cancelaciones y repitencia, y la nota final. Estas variables se consideraron clave para entender su relación con la sobrepermanencia estudiantil. Para modelar y cuantificar la influencia de estas variables en la sobrepermanencia, se implementaron dos modelos estadísticos: el modelo de Cox Lasso y el modelo Logístico Multinomial. Ambos modelos fueron evaluados por su capacidad de ajuste y precisión en la identificación de los factores que contribuyen a la sobrepermanencia. Finalmente, se analizaron los resultados de los modelos para interpretar las relaciones entre las variables estudiadas y la sobrepermanencia, proporcionando una visión clara de los factores que más influyen en este fenómeno. | spa |
dc.description.abstract | Overpermanence is a problem that affects various academic institutions, understanding and identifying the factors that influence it is crucial to improve and develop effective strategies that improve graduation rates and academic performance. At the University of Córdoba, certain academic programs have high rates of cancellation and loss of subjects, which may be indicative of specific difficulties in the curriculum or in the preparation of students. For example, in the Faculty of Engineering, specifically in the Food Engineering program during the 2023 period, the subjects with the highest cancellation rate were general microbiology and integral calculus, while the most lost subjects were unit operations II and integral calculus. Similarly, in the Faculty of Basic Sciences, in the chemistry program, the most canceled subjects were calculus II, differential equations and analytical chemistry. These patterns suggest that certain subjects may represent significant obstacles for students, contributing to over-retention. On the other hand, to carry out this study, a methodology structured in several stages was followed. First, a descriptive analysis of the academic data from different programs was carried out to identify the subjects with the highest cancellation and loss rates. Subsequently, relevant academic variables such as the number of credits approved, the rate of cancellations and repetition were selected and analyzed. , and the final grade. These variables were considered key to understanding their relationship with student retention. To model and quantify the influence of these variables on overstay, two statistical models were implemented: the Cox Lasso model and the Multinomial Logistic model. Both models were evaluated for their adjustability and accuracy in identifying factors that contribute to overpermanence. Finally, the results of the models were analyzed to interpret the relationships between the variables studied and overpermanence, providing a clear vision of the factors that most influence this phenomenon. | eng |
dc.description.degreelevel | Pregrado | |
dc.description.degreename | Estadístico(a) | |
dc.description.modality | Pasantías | |
dc.description.tableofcontents | 1. Abstract | eng |
dc.description.tableofcontents | 2. Introducción | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. Planteamiento del Problema | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. Justificación | spa |
dc.description.tableofcontents | 5. Objetivos | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.1. Objetivo General | spa |
dc.description.tableofcontents | 5.2. Objetivos Específicos | spa |
dc.description.tableofcontents | 6. Estado del Arte | spa |
dc.description.tableofcontents | 6.1. Antecedentes | spa |
dc.description.tableofcontents | 6.2. Marco Conceptual | spa |
dc.description.tableofcontents | 7. Metodología | spa |
dc.description.tableofcontents | 8. Resultados | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.1. Análisis Descriptivo | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.2. Cancelaciones | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.3. Facultad de Ingenierías | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.3.1. Ingeniería de Alimentos | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.4. Facultad de Ciencias Básicas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.4.1. Química | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.5. Facultad de Ciencias de la Salud | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.5.1. Bacteriología | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.6. Facultad de Ciencias Agrícolas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.6.1. Ingeniería Agronómica | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.7. Facultad de Educación y Ciencias Humanas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.7.1. Licenciatura en Lenguas Extranjeras Con Enfasis en Inglés | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.8. Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Administrativas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.8.1. Administración en Finanzas y Negocios Internacionales | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.9. Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.9.1. Medicina Veterinaria y Zootecnia | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.10. Materias Perdidas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.11. Facultad de Ingenierías | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.11.1. Ingeniería de Alimentos | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.12. Facultad de Ciencias Básicas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.12.1. Química | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.13. Facultad de Ciencias de la Salud | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.13.1. Bacteriología | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.14. Facultad de Ciencias Agrícolas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.14.1. Ingeniería Agronómica | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.15. Facultad de Educación y Ciencias Humanas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.15.1. Licenciatura en Lenguas Extranjeras Con Enfasis en Inglés | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.16. Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Administrativas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.16.1. Administraci´on en Finanzas y Negocios Internacionales | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.17. Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.17.1. Medicina Veterinaria y Zootecnia | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.18. Aplicación del Modelo de Cox | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.19. Aplicación del modelo logístico Multinomial | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.20. Diagnóstico del Modelo | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.21. Odds Ratio | eng |
dc.description.tableofcontents | 8.22. Facultad de Ingenierías | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.23. Diagnóstico del modelo Facultad de Ingenierías | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.24. Odds Ratios Facultad de ingeniería | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.25. Facultad de Educación | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.26. Diagnóstico del modelo Facultad de Educación | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.27. Facultad de Medicina veterinaria y zootecnia | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.28. Diagnóstico del modelo Facultad MVZ | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.29. Odds Ratios Facultad MVZ | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.30. Facultad de Ciencias de la Salud | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.31. Diagnóstico del modelo Facultad Ciencias de la Salud | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.32. Odds Ratios Facultad Ciencias de la Salud | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.33. Facultad de Ciencias Agrícolas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.34. Diagnóstico del Modelo Facultad Ciencias Agrícolas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.35. Odds Ratios Facultad Ciencias Agrícolas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.36. Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Administrativas (FACEJA) | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.37. Diagnóstico del modelo FACEJA | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.38. Odds Ratios Facultad Ciencias de la Salud | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.39. Facultad de Ciencias Básicas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.40. Diagnóstico del modelo Ciencias Básicas | spa |
dc.description.tableofcontents | 8.41. Odds Ratios Facultad de Ciencias Básicas | spa |
dc.description.tableofcontents | 9. Conclusión | spa |
dc.description.tableofcontents | 10.Recomendaciones | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.identifier.instname | Universidad de Córdoba | |
dc.identifier.reponame | Repositorio Universidad de Córdoba | |
dc.identifier.repourl | https://repositorio.unicordoba.edu.co | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8381 | |
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dc.publisher | Universidad de Córdoba | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Básicas | |
dc.publisher.place | Montería, Córdoba, Colombia | |
dc.publisher.program | Estadística | |
dc.relation.references | Acevedo, D., Torres, J. A. D., y Jiménez, M. A. J. (2015). Factores asociados a la repetición de cursos y retraso en la graduación en programas de ingeniería de la universidad de Cartagena, en Colombia. Formación Universitaria, 8 , 35–42. Descargado de http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sciarttextpid = S0718 − 50062015000200006nrm = iso | |
dc.relation.references | Agresti, A. (2002). Categorical data analysis. John Wiley Sons. | |
dc.relation.references | Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis (2nd ed.). Wiley. | |
dc.relation.references | Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis (2nd ed.). Wiley. | |
dc.relation.references | Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19 (6), 716-723. doi: 10.1109/TAC.1974.1100705 | |
dc.relation.references | Avila Guzmán, O. L. (2017). ´ Planteamiento de un modelo logístico multinomial como herramienta estadística para evaluar el desempeño de los laboratorios que analizan agua para consumo humano. | |
dc.relation.references | Bean, J. P. (1980). Abandono y rotación: Síntesis y prueba de un modelo causal de deserción estudiantil. Investigación en Educación Superior , 12 (2), 155-187. | |
dc.relation.references | Candamil, M., Palomá, L., y Sánchez, J. (2009). Análisis de la deserción estudiantil en la universidad de caldas 1998-2006. | |
dc.relation.references | Casella, G., y Berger, R. L. (2002). Statistical inference (2nd ed.). Duxbury Press. | |
dc.relation.references | Crozier, W. R. (2001). Diferencias individuales en el aprendizaje: personalidad y rendimiento escolar (Vol. 86). Narcea Ediciones. | |
dc.relation.references | U de Córdoba, U. (2018). Acuerdo 040 (bis): Por medio del cual se implementa el proyecto adatar de análisis de datos académicos para tempranas alertas sobre retención. Descargado de https://example.com/acuerdo040bis | |
dc.relation.references | Fisher, R. A. (1922). On the mathematical foundations of theoretical statistics. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, Containing Papers of a Mathematical or Physical Character , 222 , 309-368. doi: 10.1098/rsta.1922.0009 | |
dc.relation.references | Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., Simon, N., Narasimhan, B., y Qian, J. (2023). Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent [Manual de software inform´atico]. Descargado de https://CRAN.R-project.org/package=glmnet (R package version 4.1-1) | |
dc.relation.references | González, L. (2005). Estudio sobre la repitencia y la deserción en la educación superior chilena. Observatorio de la educación superior en América Latina y el Caribe.IESALC/UNESCO. | |
dc.relation.references | Grupo De Estadística, D. D. P. (2023). Informe tasa de graduación acumulada y posibles causas de la sobrepermanencia. | |
dc.relation.references | Guamán, A., Salazar, y Cáceres. (2019). Factores sociales, económicos y académicos que inciden en la repitencia de asignaturas de los estudiantes de la facultad de ciencias económicas de la universidad central del ecuador del período 2018-2019. Trabajo de investigación previo a la obtención del título de Ingeniero en Estadística. | |
dc.relation.references | Hastie, T., Tibshirani, R., y Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer. | |
dc.relation.references | Hosmer, D. W., Lemeshow, S., y Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression (3rd ed.). Wiley. | |
dc.relation.references | Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2d graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9 (3), 90–95. doi: 10.1109/MCSE.2007.55 | |
dc.relation.references | Kassambara, A., Kosinski, M., y Biecek, P. (2023). Drawing survival curves using ’ggplot2’ [Manual de software informático]. Descargado de https://CRAN.R-project.org/package=survminer (R package version 0.4.9) | |
dc.relation.references | Klein, J. P., y Moeschberger, M. L. (2003). Survival analysis: techniques for censored and truncated data. Springer Science & Business Media. | |
dc.relation.references | Meléndez Surmay, R. (2008). Estudio sobre deserción y permanencia académica en la facultad de ingeniería de la universidad de la guajira desde el ii pa 2005 hasta el ii pa 2007. | |
dc.relation.references | MINEDU. (2009). Deserción estudiantil en la educación superior colombiana. Descargado de http://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/ articles-254702librodesercion.pdf | |
dc.relation.references | Murphy, K. P. (2012). Machine learning: A probabilistic perspective. MIT Press. | |
dc.relation.references | Muñoz, F. (2011). Factores asociados a la repitencia y deserción escolar en educación básica en chile. Revista de la Educación Superior , 40 (159), 37-57. | |
dc.relation.references | Muñoz, I. C. (2009). Construcción del conocimiento sobre la etiología del rezago educativo y sus implicaciones para la orientación de las políticas públicas: la experiencia de méxico. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 7 (4), 28-45. | |
dc.relation.references | Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., . . . Duchesnay, E. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12 , 2825–2830. | |
dc.relation.references | Putter, H., Fiocco, M., y Geskus, R. B. (2023). mstate: Analyzing multi-state models [Manual de software inform´atico]. Descargado de https://CRAN.R-project.org/package=mstate (R package version 0.3.1) | |
dc.relation.references | Raschka, S. (2018). Mlxtend: Providing machine learning and data science utilities and extensions to python’s scientific computing stack. Descargado de http://rasbt.github.io/mlxtend/ (Version 0.17.0) | |
dc.relation.references | Román, M. C. (2013). Factores asociados al abandono y la deserción escolar en américa latina: una mirada en conjunto. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 11 (2), 33-59. | |
dc.relation.references | Santamaría, F., y Bustos, A. (2013). Permanence and dropout rates in higher education: A research experience based on young students voices. Revista Infancias Imágenes, 12 (2), 73-80. | |
dc.relation.references | Schieber, B. (2024, 9 de marzo). La naturaleza del error humano. | |
dc.relation.references | Schwarz, G. E. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics, 6 (2), 461-464. doi: 10.1214/aos/1176344136 | |
dc.relation.references | Seabold, S., y Perktold, J. (2010). statsmodels: Econometric and statistical modeling with python. En 9th python in science conference. | |
dc.relation.references | Therneau, T. M., y Lumley, T. (2023). A package for survival analysis in r [Manual de software inform´atico]. Descargado de https://CRAN.R-project.org/package=survival (R package version 3.5- 0) | |
dc.relation.references | Travis Oliphant, y NumPy community. (2023). Numpy: The fundamental package for scientific computing with python [Manual de software inform´atico]. Descargado de https://numpy.org (Python package version 1.22.2) | |
dc.relation.references | UNESCO. (2006). Understanding education quality. UNESCO Publishing. | |
dc.relation.references | Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software, 6 (60), 3021. Descargado de https://doi.org/10.21105/joss.03021 doi: 10.21105/joss.03021 | |
dc.relation.references | Wes McKinney. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. En St´efan van der Walt y Jarrod Millman (Eds.), Proceedings of the 9th Python in Science Conference (p. 56 - 61). doi: 10.25080/Majora-92bf1922- 00a | |
dc.relation.references | Wickham, H., Fran¸cois, R., Henry, L., y M¨uller, K. (2023). dplyr: A grammar of data manipulation [Manual de software inform´atico]. Descargado de https://CRAN.R-project.org/package=dplyr (R package version 1.0.10) | |
dc.rights | Copyright Universidad de Córdoba, 2024 | |
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dc.rights.license | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject.keywords | Overstay | |
dc.subject.keywords | Multinomial Logistic Model | |
dc.subject.keywords | Cox Model | |
dc.subject.keywords | AIC | |
dc.subject.keywords | BIC | |
dc.subject.keywords | Log-likelihood | |
dc.subject.proposal | Sobrepermanencia | |
dc.subject.proposal | Modelo Logístico | |
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dc.title | Implementación de un modelo para el análisis de la repitencia y su impacto en la sobrepermanencia en la Universidad de Córdoba | |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | |
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dc.type.content | Text | |
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