Desarrollo de un modelo predictivo para descubrir factores que inciden en la deserción de alumnos en la Facultad de Humanidades, Universidad Nacional del Nordeste

Autores
Moschner, Viviana; Britos, Paola Verónica
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión aceptada
Descripción
Fil: Moscher, Viviana. Universidad Nacional del Nordeste (Argentina), Maestría en Tecnologías de la Información. Corrientes; Argentina.
Fil: Britos, Paola Verónica. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro; Argentina.
La baja proporción de egresos anuales es una situación que preocupa a las autoridades de las instituciones de educación superior de la Argentina. Desde 1983, año en que se eliminaron los cupos de ingreso, hubo un considerable aumento en la matrícula de las universidades públicas. Sin embargo, el ingreso directo a las facultades, sólo posterga el fracaso, con costos elevados para las instituciones y para la sociedad en general. El crecimiento de la matrícula no se vio reflejado en el número de egresados e incluso, por el contrario, la brecha existente entre ingresos y egresos anuales, aumentó. También se comprobó que la aplicación de técnicas y herramientas utilizadas en Ciencia de datos en el ámbito educativo tienen resultados positivos y que el uso de las mismas permite predecir situaciones de deserción estudiantil. En éste contexto, el presente proyecto propone desarrollar un método predictivo que permita descubrir factores comunes, en la población estudiantil de la Facultad de Humanidades de la UNNE, que hayan abandonado la carrera Profesorado en Ciencias de la Educación o bien presenten un marcado rezago, con el objetivo de brindar conocimiento que permita a las autoridades, a desarrollar y aplicar nuevas estrategias para disminuir las situaciones de abandono/deserción y rezago en la educación superior.
Materia
Ciencias Exactas y Naturales (General)
Deserción en la Educación Superior
Modelo Predictivo
Ciencia de Datos
Ciencias Exactas y Naturales (General)
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
RID-UNRN (UNRN)
Institución
Universidad Nacional de Río Negro
OAI Identificador
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