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Mauricio Sánchez, David Santos
Albán Taipe, Mayra Susana
2019-09-04T20:18:39Z
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2019
Albán, M. (2019). Contribuciones a la predicción de la deserción universitaria a través de minería de datos. Tesis para optar grado de Doctor en Ingeniería de Sistemas e Informática. Unidad de Posgrado, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
https://hdl.handle.net/20.500.12672/10776
Identifica una limitada producción científica que analiza factores de deserción desde la perspectiva del estudiante, que es el actor principal de la deserción, y la construcción de modelos híbridos de predicción que permitan comprender mejor manera el problema de la deserción en las universidades. El objetivo consiste en contribuir al proceso de predicción de la deserción estudiantil universitaria a través del estudio integral de factores, técnicas y herramientas de minería de datos usados con este fin. Se concluye que la predicción de la deserción en las universidades puede variar, ya que dependerá de los factores de ingreso, del contexto educativo estudiado, del entorno de educación aplicado, y de los antecedentes de los estudios para los que fueron usados. Por otro lado, se considera importante determinar si es suficiente con predecir la deserción o si se requiere incorporar estudios que establezcan estrategias para mitigar la deserción en las instituciones de educación superior.
Tesis
spa
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio de Tesis - UNMSM
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Minería de datos
Deserción universitaria - Perú
Predicciones
Contribuciones a la predicción de la deserción universitaria a través de minería de datos
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Unidad de Posgrado
Ingeniería de Sistemas e Informática
Doctorado
Doctor en Ingeniería de Sistemas e Informática
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
https://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor
06445495
https://orcid.org/0000-0001-9262-626X
0502311988
Papa Quiroz, Erik Alex
Escobedo Bailón, Frank Edmundo
Álvarez Merino, José Carlos Daniel
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



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