Predicción del rendimiento académico en asignaturas de la formación básica matemática, a partir del perfil de ingreso de los estudiantes de los programas de la Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería
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Abstract
Este documento presenta los resultados del estudio de la relación existente entre los perfiles de ingreso de los estudiantes de los programas de la Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería de la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, con su rendimiento en los cursos de la formación básica matemática. Para ello, se contó con la información de ingreso de 2.097 estudiantes que cursaron durante los períodos 2017-1, 2017-2 y 2018-1 las asignaturas de Cálculo Diferencial, Álgebra Lineal, Física I y Estadística y se propuso un modelo de regresión logística binario que identifica las principales variables que afectan el rendimiento de los estudiantes en esas asignaturas. Entre los factores que influyen en el rendimiento de los estudiantes en las asignaturas de formación matemática se encuentran el género y el puntaje obtenido en matemáticas, ciencias naturales y ciencias sociales en la prueba SABER 11.
Summary in foreign language
This document summarizes the results obtained in the study about the relationship between the income profiles of the students who attend the programs at Natural Sciences and Engineering Faculty of JTL University, and their performance in basic mathematics training courses. For this purpose, admission information was available for 2,097 students who studied Differential Calculus, Linear Algebra, Physics I and Statistics during the periods 2017-1, 2017-2 and 2018-1, and a binary logistic regression model was proposed to identify the main variables that affect student performance in these courses. Factors influencing student performance in mathematics subjects include gender and scores on mathematics, natural science and social science tests on the SABER 11 State Examinations.
Palabras clave
Modelos predictivos; Regresión logística; Rendimiento académicoCollections
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