Análisis de retención de estudiantes en la Carrera de Negocios Internacionales de la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas de la UCSG, durante los dos primeros años de la carrera, mediante técnica de Minería de Datos.
Abstract:
La presente investigación tuvo el propósito de generar un modelo pbkp_redictivo de retención-deserción de estudiantes de la cohorte 2016-2018 de la Carrera de Negocios Internacionales de la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, que permita determinar la probabilidad de deserción estudiantil y ayudar en pbkp_redicciones futuras; este estudio tuvo un enfoque cualitativo, del tipo analítica, exploratoria y descriptiva porque estuvo orientada a realizar un análisis de procesos y aplicativos tecnológicos que permitan determinar los niveles de retención estudiantil, utilizando la minería de datos como herramienta de pbkp_redicción; dado el ámbito del estudio, no fue necesario establecer población ni muestra, solamente se identificó las personas clave de este proceso y los interesados en los resultados y se los denominó informantes a quienes se aplicó la técnica de la entrevista. Como resultado de la información recogida se pudo concluir que actualmente no existe un protocolo establecido para identificar a los estudiantes que tienen menor probabilidad de continuar sus estudios, y la mayoría de las selecciones que se realizan se hacen con referencia a la parte académica del alumno. Luego de finalizar el desarrollo del proyecto, se pudo comprobar que el modelo pbkp_redictivo basado en técnicas de Minería de Datos, permitió la evaluación e interpretación de toda la información de los estudiantes de la cohorte 2016-2018 de la Carrera de Gestión Empresarial Internacional, a través de la cual se determinó un modelo de la retención-deserción y es una herramienta de apoyo en la toma de decisiones de futuras proyecciones sobre este indicador.
Año de publicación:
2019
Keywords:
- Teorema de Bayes
- MINERIA DE DATOS
- ÁRBOL DE DECISIÓN
- RETENCIÓN ESTUDIANTIL
- ALGORITMO C4.5
Fuente:
Tipo de documento:
Other
Estado:
Acceso abierto
Áreas de conocimiento:
- Educación superior
- Minería de datos
Áreas temáticas:
- Probabilidades y matemática aplicada
- Dirección general
- Métodos informáticos especiales