Título : |
Modelo de predicción para determinar el riesgo de deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca 2017 |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Chavarri Becerra, Joel, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2018 |
Número de páginas: |
64 páginas |
Il.: |
ilustraciones, tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Nota general: |
Para Optar Grado Académico de : Magister Scientiae en Educación, Mención, Matemática y Simulación Computacional |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
La presente investigación se enfoca en el análisis de los factores individuales, institucionales, académicos y económicos que afectan la deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca, definiendo la deserción como la interrupción de la trayectoria académica del estudiante, que se manifiesta en la desvinculación del proceso de formación, creando una separación entre las expectativas de formación y las posibilidades reales de cumplirlas. El objetivo de la presente investigación consiste en determinar un modelo de predicción para el riesgo de deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca. El tipo de investigación es descriptivo correlacional y el diseño es observacional con obtención de datos de fuente secundaria. Se contó con una población de 1781 estudiantes de quienes se recogió sus datos de la base del sistema académico de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca. Para la implementación de este modelo de predicción se utilizó la regresión logística binaria y se concluyó que los factores determinantes para el riesgo de deserción de estudiantes en la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca son: edad, cursos desaprobados, ciclo hasta donde avanzo la carrera, promedio ponderado, deuda contraída con la universidad y el riesgo de deserción se calcula con el modelo: . |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=103874 |
Modelo de predicción para determinar el riesgo de deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca 2017 [texto impreso] / Chavarri Becerra, Joel, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Estadística e Informática, 2018 . - 64 páginas : ilustraciones, tablas ; 30 cm. Para Optar Grado Académico de : Magister Scientiae en Educación, Mención, Matemática y Simulación Computacional Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
La presente investigación se enfoca en el análisis de los factores individuales, institucionales, académicos y económicos que afectan la deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca, definiendo la deserción como la interrupción de la trayectoria académica del estudiante, que se manifiesta en la desvinculación del proceso de formación, creando una separación entre las expectativas de formación y las posibilidades reales de cumplirlas. El objetivo de la presente investigación consiste en determinar un modelo de predicción para el riesgo de deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca. El tipo de investigación es descriptivo correlacional y el diseño es observacional con obtención de datos de fuente secundaria. Se contó con una población de 1781 estudiantes de quienes se recogió sus datos de la base del sistema académico de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca. Para la implementación de este modelo de predicción se utilizó la regresión logística binaria y se concluyó que los factores determinantes para el riesgo de deserción de estudiantes en la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca son: edad, cursos desaprobados, ciclo hasta donde avanzo la carrera, promedio ponderado, deuda contraída con la universidad y el riesgo de deserción se calcula con el modelo: . |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=103874 |
Modelo de predicción para determinar el riesgo de deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca 2017
La presente investigación se enfoca en el análisis de los factores individuales, institucionales, académicos y económicos que afectan la deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca, definiendo la deserción como la interrupción de la trayectoria académica del estudiante, que se manifiesta en la desvinculación del proceso de formación, creando una separación entre las expectativas de formación y las posibilidades reales de cumplirlas. El objetivo de la presente investigación consiste en determinar un modelo de predicción para el riesgo de deserción en estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca. El tipo de investigación es descriptivo correlacional y el diseño es observacional con obtención de datos de fuente secundaria. Se contó con una población de 1781 estudiantes de quienes se recogió sus datos de la base del sistema académico de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca. Para la implementación de este modelo de predicción se utilizó la regresión logística binaria y se concluyó que los factores determinantes para el riesgo de deserción de estudiantes en la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión Filial Juliaca son: edad, cursos desaprobados, ciclo hasta donde avanzo la carrera, promedio ponderado, deuda contraída con la universidad y el riesgo de deserción se calcula con el modelo: .
Chavarri Becerra, Joel -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Estadística e Informática - 2018
Para Optar Grado Académico de : Magister Scientiae en Educación, Mención, Matemática y Simulación Computacional
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