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Title: Análisis de factores institucionales del rendimiento académico en la Universidad Tecnológica de los Andes, mediante discriminante lineal y arboles de decisión-2023
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Issue Date: 10-Jun-2024
Institution: Universidad Andina del Cusco
Abstract: El objetivo de la presente investigación fue la de analizar los factores institucionales que están asociados al rendimiento académico en la Universidad Tecnológica de los Andes, mediante las técnicas de análisis de discriminante lineal y arboles de decisión-2023, se aplicaron técnicas estadísticas como análisis discriminante y el algoritmo de árboles de decisión para poder cumplir con el objetivo trazado, la investigación tuvo un enfoque cuantitativo, de alcance correlacional, mientras que el diseño de investigación es no experimental, de tipo transversal; así mismo la población de estudio son los estudiantes universitarios matriculados en el semestre 2023-1 de la universidad tecnológica de los Andes. Obteniendo una muestra de 355 estudiantes. Los datos revelaron una imagen mixta del rendimiento académico de los estudiantes en el semestre 2023-1. Por un lado, es alentador observar que el 70.1% de los estudiantes han tenido éxito en sus estudios, mientras que los desaprobados sugieren la existencia de una proporción considerable de estudiantes que enfrentan desafíos académicos o que pueden estar experimentando dificultades personales o de motivación. El factor ambiente estudiantil, es la que tiene la mayor importancia, seguido de la relación estudiante profesor y por ultimo las condiciones institucionales, se observa también que la edad no repercute sobre la función discriminante; el performance del modelo ha acertado en sus predicciones en aproximadamente 79.15% De la aplicación del algoritmo árbol de decisión sobre la data recolectada en los estudiantes de la Universidad Tecnológica de los Andes, filial Cusco; se evidencio que el factor ambiente estudiantil es el factor más importante a la hora de decidir si un estudiante va a ser clasificado como aprobado o desaprobado. El segundo factor importante son las puntuaciones de las condiciones institucionales, el tercer fator en orden de importancia es la relación estudiante profesor, el desempeño del algoritmo (accuracy) es del 76.9%.

The objective of this research was to analyze the institutional factors that are associated with academic performance at the Universidad Tecnológica de los Andes, through the techniques of linear discriminant analysis and decision trees-2023, statistical techniques such as discriminant analysis and the algorithm of decision trees were applied to meet the objective outlined, the research had a quantitative approach, correlational scope, while the research design is nonexperimental, cross-sectional type; likewise the study population are university students enrolled in the semester 2023-1 of the Universidad Tecnológica de los Andes. Obtaining a sample of 355 students. The data revealed a mixed picture of the academic performance of students in semester 20231. On the one hand, it is encouraging to note that 70.1% of the students have succeeded in their studies, while the failures suggest the existence of a considerable proportion of students who face academic challenges or who may be experiencing personal or motivational difficulties. The student environment factor is the most important, followed by the student-teacher relationship and finally institutional conditions, it is also observed that age has no impact on the discriminant function; the performance of the model has been accurate in its predictions by approximately 79.15%. From the application of the decision tree algorithm on the data collected from the students of the Universidad Tecnológica de los Andes, Cusco branch, it was found that the student environment factor is the most important factor in deciding whether a student will be classified as pass or fail. The second important factor is the institutional conditions scores, the third factor in order of importance is the student-teacher relationship, the algorithm performance (accuracy) is 76.9%.
Discipline: Estadística e Investigación Científica
Grade or title grantor: Universidad Andina del Cusco. Escuela de Pos Grado
Grade or title: Maestro en Estadística e Investigación Científica
Juror: Chacón Sánchez, Víctor; Rivas Mago, Lornel Antonio; Aco Corrales, Eder Arturo; Monzón Diaz, Gilbert Alberto
Register date: 7-Jan-2025



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