Examinando por Autor "Anahua Flores, Tania Yesenia"

Mostrando 1 - 2 de 2

info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Análisis del rendimiento académico en las instituciones educativas con Jornada Escolar Completa de la provincia El Collao periodo 2018
Anahua Flores, Tania Yesenia; Huata Panca, Percy , 2020-01-14 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
La investigación se realizó en las instituciones educativas públicas del nivel secundario, con modelo educativo Jornada Escolar Completa (JEC), Horacio Zevallos Gámez y José María Arguedas de la Provincia el Collao, tales Instituciones presentan indicio de bajo rendimiento académico en el área de Matemáticas. El objetivo de la investigación es determinar los factores que influyen en el rendimiento académico de los estudiantes en el área de Matemáticas ,los procedimientos se realizaron con la aplicación de la regresión múltiple .La población estuvo constituida por 299 estudiantes, para la muestra se tuvo 99 estudiantes, se aplicó el muestreo estratificado con afijación proporcional, para el modelo se consideró trece variables independientes, que se procesaron con la utilización del método de selección de Stepwise ,por medio del software estadístico SPSS v25 y MINITAB 8.De las 13 variables consideradas a un inicio, solo se seleccionaron 2 variables ,el modelo estimado para la IE Horacio Zevallos Gámez fue, Promedio Matemáticas=5,564 + 0,5867 Calif.inicial - 0,2731 Num.desapro , y para la IE José María Arguedas fue , Promedio Matemáticas =0,87 +0,281Calif.labo.+0,689Calif.inicial, ,los modelos fueron sometidos a un proceso de validación concluyendo que las variables del modelo influyen significativamente en el rendimiento académico .Se recomienda al personal directivo de ambas instituciones tomar en cuenta la explicación de cada una de las variables significativas, para la prevención de más dificultades en el rendimiento académico en el área de Matemáticas, con la implementación del modelo educativo Jornada Escolar Completa.
Thesis
Modelo predictivo basado en Machine Learning para el seguimiento académico de los estudiantes de la Universidad Nacional de Moquegua
Anahua Flores, Tania Yesenia; Huata Panca, Percy , 2024-06-28 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
El estudio de investigación aborda el fenómeno de la deserción estudiantil en la Universidad Nacional de Moquegua de la Filial Ilo, la recopilación de la información para el estudio corresponde a los datos históricos de estudiantes matriculados entre los periodos 2016-I al 2022-II, con un total de 400 registros , el estudio fue de enfoque cuantitativo y de nivel aplicativo, para abordar el tema de investigación se abordaron diferentes algoritmos predictivos basados en Machine Learning: Árbol de Decisión , Random Forest, Redes Neuronales y Regresión Logística, para la estructura, análisis y modelado se aplicó la metodología CRISP-DM en sus seis etapas de desarrollo. A través del uso de la metodología, se identificó el algoritmo árboles de decisiones que destaco por su alta capacidad de predicción, para la evaluación del rendimiento del modelo se aplicó la matriz de confusión y las métricas de evaluación. El algoritmo árbol de decisión obtuvo un rendimiento del 99% de accuracy, 98 % en recall y 98 % en F1-score,estos resultados indican que el modelo es adecuado para la predicción de la deserción estudiantil universitario. Asimismo, en el estudio se logró identificar las variables con mayor importancia para la predicción: estado actual del estudiante, cantidad de cursos aprobados, edad y grado de instrucción de padres ,como resultado, se desarrolló un entorno web que permite predecir la probabilidad de deserción de estudiantes de la UNAM.