000 | 01907nab a2200265 a 4500 | ||
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005 | 20240808122450.0 | ||
008 | 991125c2017 cl br p o 000 0 spa d | ||
035 | _aUPN01000219440 | ||
040 |
_aUPN _bspa _cUPN _eaacr2 |
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049 | _aART-E | ||
100 | 1 |
_aMiranda, Mauricio A. _6- mamiranda@ucn.cl |
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100 | 1 | _aGuzmán, Jheser | |
245 | 0 | 0 |
_aAnálisis de la deserción de estudiantes universitarios usando técnicas de minería de datos _h[recurso electrónico en línea] |
506 | 0 | _aAcceso abierto | |
520 | 3 | _aSe realiza un estudio para determinar cuales son y cual es la importancia de las variables que llevan a un estudiante a abandonar sus estudios universitarios, usando técnicas de minería de datos. La deserción de los estudiantes de educación superior genera una serie de inconvenientes que afectan a los estudiantes y las universidades. Los resultados obtenidos a partir de los datos proporcionados por las carreras de Ingeniería de la Universidad Católica del Norte en Antofagasta y Coquimbo (Chile) determinan que las variables que mejor explican la deserción de un estudiante son, las razones socioeconómicas y el puntaje de ingreso a la universidad (PSU). Según el árbol de decisión construido se concluye que la retención se sitúa en un 78,3%. La calidad de los clasificadores permite asegurar que sus predicciones son correctas, con niveles estadísticos de curva ROC de 76%, 75% y 83% de acierto para los clasificadores de red bayesiana, árbol de decisión y red neuronal respectivamente. | |
650 | 4 |
_96083 _aDeserción escolar |
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650 | 4 |
_932 _aEducación superior |
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650 | 2 |
_920751 _aIngeniería |
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653 | 0 | _aRetención estudiantil | |
653 | 0 | _aMinería de datos | |
773 |
_gVol. 10, no. 3 (2017), p. 61-68 _tFormación universitaria _x0718-5006 |
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856 | 4 | _uhttps://www.scielo.cl/pdf/formuniv/v10n3/art07.pdf | |
905 | _aArticulo | ||
942 | _cART-E | ||
999 |
_c191540 _d191540 |