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dc.contributor.advisorArmijos Toro, Livino Manuel-
dc.contributor.authorChávez Vinueza, Delfín Leonardo-
dc.date.accessioned2021-09-08T21:08:29Z-
dc.date.available2021-09-08T21:08:29Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationChávez Vinueza, Delfín Leonardo (2020). Métodos de clasificación aplicados al perfil del estudiante por categorías de rendimiento global en la prueba Ser Bachiller 2019. Maestría en la Enseñanza de la Matemática. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquíes_ES
dc.identifier.other044704-
dc.identifier.urihttp://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/25658-
dc.description.abstractEl proceso educativo está condicionado por varios factores, sin duda, los más preponderantes están en el ámbito social, económico y familiar del entorno estudiantil; la preocupación de los estudiantes y sus familiares, una vez que terminan la educación media, es el acceso a la educación superior. El presente estudio de investigación, empleó técnicas de Big Data. El mismo que permitió que, a partir del examen de ingreso Ser Bachiller 2019 y de la encuesta de Factores Asociados 2019, del INEVAL, pronosticar el acceso a la educación superior de bachilleres en todo el país. De las datas proporcionadas se construyó una sola matriz, sobre ésta se depuró la información; eliminando así variables similares y otras que no presentan información en por lo menos el 50 % de observaciones. Así mismo, se eliminaron observaciones que no presentaron resultados de las evaluaciones parciales. Posteriormente, se redujo la matriz, seleccionando las variables utilizadas en estudios similares realizados en Colombia, Argentina y Costa Rica. Además, se revisaron las variables que emplean los proyectos Pisa y Terce, y así tomar los indicadores más recurrentes como las variables significativas para este estudio. Se logró una matriz de 265 915 observaciones por 48 variables; de estas 48 variables, 45 correspondieron a factores asociados. Se aplicó el Análisis de Componentes Principales para representar los 45 factores asociados en un conjunto condensado de menor dimensión; sobre esta base se trabajaron los modelos predictivos que determinan el ingreso, o no, a la educación superior de un determinado individuo. Utilizando las técnicas de Regresión Logística, Análisis Discriminante y Máquina de Soporte Vectorial. Se estableció que, de estos modelos, el más adecuado es el de Regresión Logística el mismo que produce sus pronósticos con un 70 % de eficiencia. Adicionalmente, se determinaron los factores asociados que más influyen en forma positiva y en forma negativa, para que el estudiante ingrese a la universidad.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Maestría en la Enseñanza de la Matemáticaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectPROCESAMIENTO DE DATOSes_ES
dc.subjectEDUCACIÓNes_ES
dc.subjectREGRESIÓN LOGÍSTICAes_ES
dc.subjectEVALUACIÓN ESCOLARes_ES
dc.subjectSOPORTE VECTORIALes_ES
dc.titleMétodos de clasificación aplicados al perfil del estudiante por categorías de rendimiento global en la prueba Ser Bachiller 2019es_ES
dc.typemasterThesises_ES
Enthalten in den Sammlungen:Maestría en la Enseñanza de la Matemática

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