Aplicativo Web para el análisis y predicción del rendimiento académico de la carrera de Tecnologías de la Información de la ESPE Sede Santo Domingo.
La deserción universitaria es un problema crítico que afecta la calidad educativa y está estrechamente relacionada con la efectividad de las estrategias de enseñanza. En este contexto, se analizó el rendimiento académico en la carrera de Tecnologías de la Información de la Universidad de las Fuerzas...
সংরক্ষণ করুন:
| প্রধান লেখক: | |
|---|---|
| অন্যান্য লেখক: | |
| বিন্যাস: | bachelorThesis |
| প্রকাশিত: |
2024
|
| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/38580 |
| ট্যাগগুলো: |
ট্যাগ যুক্ত করুন
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!
|
ট্যাগ যুক্ত করুন | সংক্ষিপ্ত: | La deserción universitaria es un problema crítico que afecta la calidad educativa y está estrechamente relacionada con la efectividad de las estrategias de enseñanza. En este contexto, se analizó el rendimiento académico en la carrera de Tecnologías de la Información de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE-SS, para desarrollar un aplicativo web que automatice el análisis y la predicción del rendimiento académico, tarea que antes se realizaba manualmente al final de cada período. Se utilizó la metodología CRISP-DM para procesar datos y obtener indicadores clave como tasas de retención, deserción, permanencia, y detalles sobre el estado de los estudiantes desglosados por período y género. Así mismo, siguió la metodología SCRUM, asegurando que el sistema sea escalable. Se implementaron modelos de predicción de regresión Random Forest, entrenados con datos históricos para predecir el rendimiento académico de los estudiantes, el cual fue evaluado bajo diversas condiciones, mostrando un error promedio de 2.88 puntos (14.4%) con atípicos y 2.05 puntos (10.25%) sin ellos, con un margen de error de 5 puntos el error promedio fue de 1.76 puntos (8.8%). Y de clasificación Gradient Boosting para predecir la probabilidad de aprobar o no la materia de acuerdo al promedio. Además, se desarrolló un dashboard que visualiza datos estadísticos de la carrera durante 7 años, destacando fluctuaciones en las tasas de deserción y retención. Por ejemplo, la cohorte 202351 mostró una tasa de retención del 60% y una deserción del 40%, lo que subraya la necesidad de tomar decisiones informadas para reducir la deserción. |
|---|