Rendimiento académico de los estudiantes de educación secundaria en el Ecuador período 2021-2022
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Date
2023-05-11
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
El acceso a la educación superior en Ecuador enfrenta obstáculos significativos debido a diversos factores, como la calidad de la educación secundaria. El rendimiento académico de los estudiantes de bachillerato desempeña un papel crucial en la probabilidad de acceder a una institución de educación superior. Para ser admitidos, los estudiantes deben cumplir ciertos requisitos mínimos, incluyendo el puntaje del examen Ser Estudiante y el promedio académico logrado en la secundaria. Este estudio examina el rendimiento académico de los estudiantes de bachillerato en Ecuador durante el período 2021-2022, utilizando la metodología CRISP DM y técnicas de aprendizaje automático basadas en los datos del Instituto Nacional de Evaluación Educativa. La investigación emplea una variedad de métodos supervisados para predecir el rendimiento académico, incluyendo Regresión lineal múltiple, K vecinos cercanos, Árbol de decisión, Random forest, Elastic NET y Gradient Boosting. Además, se aborda la clasificación del nivel de rendimiento como elemental o insuficiente mediante el uso de modelos como Logit, K vecinos más cercanos, Árbol de decisión, Random forest, Naive bayes, Gradient boosting y Multilayer perceptron. En última instancia, se implementan enfoques no supervisados, tales como K-means, DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) y Agglomerative clustering, con el objetivo de identificar grupos distintivos de estudiantes. Los resultados revelan que el rendimiento académico se ve afectado por factores como el nivel socioeconómico, la región y el área de ubicación de la institución educativa. Asimismo, aspectos institucionales, como el tipo de institución, y características educativas del estudiante, como la cantidad de horas y días dedicados a las tareas y la pérdida de años escolares, influyen en el rendimiento del bachiller. Se determinó que la satisfacción del estudiante con su entorno familiar también incide en su desempeño académico. A través del análisis, se identificaron tres grupos de estudiantes para los cuales se pueden proponer estrategias de mejora específicas. Estos hallazgos brindan información valiosa para apoyar la toma de decisiones informadas en relación con la educación secundaria en Ecuador.
Description
Keywords
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL), RENDIMIENTO ACADÉMICO, EDUCACIÓN SECUNDARIA, PREDICCIONES
Citation
Collections
Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science
c) Políticas de acceso, democratización equidad y movilidad social
d) Educación: tendencias, procesos, sistemas, enfoques, modelos
e) Permanencia y rendimiento educativo en los distintos niveles
f) La gestión docente y la calidad educativa
f) Titulación y empleabilidad
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