Desarrollo de un modelo de predicción de casos de deserción universitaria enel área de ciencias de la salud en Colombia
Palabras clave:
Estudiantes de Salud, Regresión, Periodos EstudiantilesResumen
El poder predecir qué cantidad de estudiantes de educación superior pertenecientes al área de salud desertaran bajo un periodo estudiantil es una problemática que abarca varios factores de los cuales se tomará en cuenta el periodo estudiantil y el año en que curso, para estipular y predecir bajo que variables el estudiante abandonaría sus estudios, con el fin de mostrar los resultados y que entidades hagan un plan de acción , de una data que contenía estudiantes de varios programas, se hizo el filtrado de estudiantes que solo pertenecieran al área de la salud, numerando los periodos estudiantiles ya sean I o II, una vez tratada la data, se aplica el algoritmo de predicción con regresión , discriminando en una gráfica y así poder ingresar datos para su valoración.Citas
C. Miguel and M. Amparo, “Determinantes de la deserción estudiantil en estudiantes universitarios.” Universidad de Cartagena, Panorama Económico, 2019
A. Mauricio and B. María,” Estudio sobre Deserción Estudiantil Universitaria y sus Implicaciones Académicas, Económicas y Sociales” Boletín de Coyuntura, 2018
Sistema Para la Prevención de la Deserción de la Educación Superior, Ministerio de Educación (2021). https://www.mineducacion.gov.co/sistemasinfo/spadies/Informacion-Institucional/363411:SPADIES-3-0
Bradley, J., Rajendran, S. Increasing adoption rates at animal shelters: a two-phase approach to predict length of stay and optimal shelter allocation.BMC Vet Res17,70 (2021). https://doi.org/10.1186/s12917-020-02728-25.Chandan07, Python for Data Science.GeeksforGeeks (2021). https://www.geeksforgeeks.org/python-for-data-science/
Xu, Yun; Goodacre, Royston (2018)."On Splitting Training and Validation Set: A Comparative Study of Cross-Validation, Bootstrap and Systematic Sampling for Estimating the Generalization Performance of Supervised Learning".Journal of Analysis and Testing.https://doi.org/10.1007%2Fs41664-018-0068-27.IBM, Regresión lineal (2020). https://www.ibm.com/co-es/analytics/learn/linear-regression
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