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Examinando por Materia "Deserción estudiantil"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Factores de riesgos en la deserción estudiantil
    (Universidad de La Guajira, 2022) Ortega Loaiza, Leilys Zullin; Quintero Ramos, Meudis Patricia; DIAZ ARRIETA, INGRIS MARIA
    Los factores de riesgos que inciden en la deserción estudiantil es una proble mática presente en las instituciones de educación superior en la mayoría de las universidades latinoamericanas, indistintamente que hayan aumentado la cobertura de estudiantes teniendo en cuenta, que en su gran mayoría se presentan jóvenes en condición de vulnerabilidad socioeconómicas lo cual influye en el rendimiento académico, la permanencia estudiantil, y la gradua ción oportuna. Por consiguiente, en este estudio se pretende analizar los fac tores de riesgos que implica la deserción estudiantil universitaria del progra ma de contaduría pública de la universidad de La Guajira sede Maicao. Así mismo, establecer el impacto que genera la permanencia estudiantil frente a los cuatro factores que inciden en el fenómeno de deserción estudiantil como son el rendimiento académico, factores socioeconómicos, factores personales como es la residencia y riesgo económico bajo, que teniendo en cuenta su es tado financiero permanecen o deserta. Desde estos argumentos, es necesario enmarcar metodológicamente el estudio determinando el diseño del trabajo y de esa manera se representa el posicionamiento del investigador frente a la realidad a investigar. La investigación se enmarca de corte cuantitativa y de tipo descriptiva transversal y de campo. Se utilizará la encuesta como técni ca de recolección de datos. El universo lo conforman por los estudiantes de contaduría pública de la universidad de la guajira sede Maicao que figuran como desertores en la base de datos de la institución, equivalente a una tota lidad de 48 informantes claves. Por último, se finalizará con las conclusiones y las recomendaciones, para lo cual será importante, el aporte investigativo en consecuencia de la información obtenida
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    PublicaciónAcceso abierto
    Minería de datos para la predicción de la deserción estudiantil en el programa de Ingeniería de Sistemas en la Universidad de La Guajira
    (Universidad de La Guajira, 2019) Madrid, Diego; Berrio Caballero, Hobber José
    El objetivo de la investigación es evaluar el uso de la minería de datos para la estructura predictiva de la deserción estudiantil en el programa de Ingeniería en Sistemas de la Universidad de la Guajira. El mismo se fundamenta por los autores Song y Ying (2015); Intel IT Center (2014); González (2005); Acevedo y otros (2015); Grandon y Vargas (2012); Díaz (2008); Dult y otros (2017); Kovacic (2010); Eckert y Suenaga (2015); Mishra y otros (2014); Suarez-Tirado (2013); entre otros. En tanto, corresponde a una investigación de tipo descriptiva y proyectiva, de diseño no experimental, de campo, transaccional, con una población de 331 y una muestra de 181, con tres grupos de muestreo estudiantes, docentes y directiva, a la cual se le desarrollaron dos técnicas de recolección de datos la encuesta y la observación con 4 instrumentos de preguntas de selección y con escala de Likert, los mismos poseen 21, 12, 11 y 4 ítems. Asimismo, se construye un modelo de minería de retención para la predicción de la deserción estudiantil, empleando la técnica de minería: Árboles de decisión. Entre los resultados se presentan que los factores determinantes individuales y socioeconómicos no afectan la deserción estudiantil, pocos recursos en relación a los recursos tecnológicos, que el modelo de minería y recolección de información para predecir la deserción estudiantil no alcanzó variabilidad de resultados, además se observó que la influencia de la variable satisfacción con el programa se evidenciò claramente en el valor de P chi-cuadrado corregído=0, 019, el cual resultó altamente significativo, lo cual nos dice que esa variable tuvo alta influencia en la deserción y se considera como la variable independiente con la mayor relación con la deserción y se recomienda aplicar el mismo modelo con una poblaciòn mas alta para que las variables idependiente se puedan evaluar con mas precision.