Sistema predictivo de rendimiento escolar de alumnos universitarios de primer ingreso

Enrique Ayala Franco

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Rocio Edith Lopez Martinez	es_ES
dc.creator	Enrique Ayala Franco	es_ES
dc.date	2022-10-02
dc.date.accessioned	2022-09-13T17:50:18Z
dc.date.available	2022-09-13T17:50:18Z
dc.date.issued	2022-10-02
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3866
dc.description	Los problemas derivados del bajo rendimiento académico, como el rezago y la deserción, son frecuentes en los primeros períodos de estudio universitario. En el caso de las carreras de computación de la Universidad Autónoma de Yucatán, el primer semestre es crucial, ya que hasta un 44% de los estudiantes llegan a reprobar 2 o más asignaturas. Ante la variedad de factores personales, sociales, académicos e institucionales que inciden en el bajo rendimiento escolar, es necesario obtener y analizar información para identificar posibles problemáticas de manera oportuna. El objetivo del proyecto fue desarrollar un sistema predictivo de rendimiento escolar de alumnos de primer ingreso a carreras del área de computación, utilizando modelos generados mediante minería de datos educativa; con el fin de facilitar la detección y atención de problemas asociados al bajo rendimiento y desplegar estrategias de intervención educativa. La metodología empleada sigue un enfoque de investigación mixto. En la primera etapa, con un enfoque cuantitativo y de diseño no-experimental, se utilizaron procedimientos de la minería de datos educativos para generar modelos predictivos eficientes de rendimiento escolar, que posteriormente fueron implementados en un sistema informático para la predicción de riesgo académico de nuevos estudiantes. En la segunda etapa, con orientación cualitativa, se aplicaron estrategias de intervención educativa dirigidas a la prevención y atención del bajo rendimiento. Destaca el diseño de un curso en modalidad e-learning para fomentar el desarrollo de habilidades de autodirección y la adaptación a la escuela. Se obtuvieron modelos predictivos de riesgo escolar y la identificación de los mejores atributos. La implementación y uso del sistema, generó información para aplicar estrategias de intervención más focalizadas, contribuyendo con el perfil de autodirección de los alumnos. Las opiniones de los involucrados evidencian mejoras en el rendimiento académico y en el desarrollo de sus habilidades académicas.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	En Embargo	es_ES
dc.subject	minería de datos	es_ES
dc.subject	riesgo académico	es_ES
dc.subject	sistema predictivo	es_ES
dc.subject	intervención educativa	es_ES
dc.subject	autodirección	es_ES
dc.subject.classification	HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA	es_ES
dc.title	Sistema predictivo de rendimiento escolar de alumnos universitarios de primer ingreso	es_ES
dc.type	Tesis de doctorado	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	AAFE700514HMNYRN07	es_ES
dc.contributor.identificador	LOMR730524MJCPRC08	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Doctorado en Innovación en Tecnología Educativa	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Informática	es_ES
dc.degree.level	Doctorado	es_ES