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Se pretende observar el efecto que tuvo la pandemia COVID-19 en las calificaciones de los estudiantes de grado 11, determinando cuáles son los factores que provocan diferencias en la calidad educativa (económicos, sociales, ...

El objetivo y alcance del proyecto de investigación es utilizar modelos de Machine Learning para la predicción de deserción en los estudiantes de pregrado de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, a partir de la sabana ...

Factores asociados al cambio en la calidad educativa de los estudiantes de grado 11 en épocas del Covid-19 en Colombia
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Camargo Mendoza, Jorge Eliecer | 2022

Se pretende observar el efecto que tuvo la pandemia COVID-19 en las calificaciones de los estudiantes de grado 11, determinando cuáles son los factores que provocan diferencias en la calidad educativa (económicos, sociales, tecnológicos, de cobertura de internet, tasas de contagio de COVID-19), mediante el análisis de datos a los resultados de las pruebas Saber-11 desde el primer semestre del 2016 hasta el primer semestre de 2021. Con el fin de estimar de manera cuantitativa el efecto que la pandemia y las medidas tomadas por el estado colombiano para mitigar la propagación del virus tuvieron sobre la calidad educativa.

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Modelo de predicción para la deserción en la Fundación Universitaria Konrad Lorenz
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Camargo Mendoza, Jorge Eliecer | 2022

El objetivo y alcance del proyecto de investigación es utilizar modelos de Machine Learning para la predicción de deserción en los estudiantes de pregrado de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, a partir de la sabana de datos del registro académico de la universidad. Durante la investigación, se empleó la metodología CRISP-DM que consta de seis fases: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación e implantación. En la primera fase de “compresión del negocio” se determinó la necesidad de la universidad por tener un modelo predictivo que le permita conocer la probabilidad de deserción de los estudiantes. En la segunda fase de “comprensión de los datos”, se realiza la exploración y verificación de la calidad de las tablas. En la tercera fase de “preparación de los datos”, se seleccionan las tablas a trabajar, se realiza la limpieza, se integran los datos y se dispone las tablas finales que entrarán a los modelos, estas tablas quedaron separadas por cada programa de pregrado de la universidad. En la cuarta fase de “modelado” se selecciona las técnicas de modelo y se evalúan los hiperparámetros de los modelos con la validación cruzada. En la quinta fase de “evaluación”, se evalúan los resultados de los modelos a través de las métricas mencionadas, para este caso el mejor modelo resultó ser los bosques aleatorios (Random Forest), con una exactitud superior del 95% para cada programa académico. En la sexta y última fase es la de “implantación” y se propone una arquitectura en nube que tiene como propósito integrar las fuentes y generar las salidas de los modelos para visualizarlos en un reporte.

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