Identificación de factores que influyen en el rendimiento académico en el cálculo matemático de estudiantes universitarios mediante árboles de clasificación
Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
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| Published: |
2020
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| author | Funkner, Sofía Dieser, María Paula |
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| collection | Repositorio Digital Universitario |
| description | Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. |
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| id | rdu-unc.16870 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
| language | spa |
| publishDate | 2020 |
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| spelling | rdu-unc.168702020-12-04T23:19:10Z Identificación de factores que influyen en el rendimiento académico en el cálculo matemático de estudiantes universitarios mediante árboles de clasificación Funkner, Sofía Dieser, María Paula Árboles de clasificación CART Métodos multivariados Ïndice de Gini Función de entropía Rendimiento académico Cálculo matemático Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. El propósito de este trabajo es identificar factores influyentes en el rendimiento académico de estudiantes universitarios de primer año en Cálculo Matemático de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa. Se emplean técnicas de Árboles de Clasificación pertenecientes a la familia de algoritmos CART para la obtención de los modelos explicativos. Se consideran 120 escenarios diferentes según las variables de entrada (estrategias de aprendizaje relacionadas con la cognición, metacognición y gestión de recursos, factores relacionados con estas estrategias de aprendizaje y variables de índole personal como sexo, carrera y experiencia previa con el cálculo), codificación de la variable de salida (rendimiento académico), modificaciones en los parámetros de prepoda y poda, y criterios de división. Para la obtención de los modelos, se considera una muestra de 113 estudiantes. El 80% de las observaciones se utiliza como muestra de entrenamiento. El 20% restante se emplea para la validación de los modelos resultantes mediante la tasa de clasificación por validación cruzada. La comparación de las precisiones obtenidas permite seleccionar dos modelos aceptables para explicar (ambos modelos con una tasa de buena clasificación del 78.3%), y eventualmente predecir, el rendimiento académico de estudiantes universitarios en Cálculo Matemático. En ambos casos se utiliza el umbral de soporte óptimo como criterio de poda pero diferente criterio de división (índice de Gini y función de entropía). Los modelos seleccionados permiten identificar tres factores estratégicos y tres variables de índole personal e historial académico como variables explicativas y predictoras del éxito académico (codificado en tres niveles) en Cálculo Matemático. Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. 2020-11-24T18:08:23Z 2020-11-24T18:08:23Z 2020-10 video http://hdl.handle.net/11086/16870 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
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