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Revista Lasallista de Investigación
Print version ISSN 1794-4449
Abstract
DIAZ-MARTINEZ, Marco Antonio; AHUMADA-CERVANTES, María de los Angeles and MELO-MORIN, Julia Patricia. Arboles de Decisión como Metodología para Determinar el Rendimiento Académico en Educación Superior. Rev. Lasallista Investig. [online]. 2021, vol.18, n.2, pp.94-104. Epub Mar 14, 2022. ISSN 1794-4449. https://doi.org/10.22507/rli.v18n2a8.
Introducción.
En este artículo se presentan los resultados finales de la investigación Árboles de decisión como metodología para determinar el rendimiento académico en educación superior.
Objetivo.
Explicar el rendimiento académico de los alumnos que cursan asignaturas relacionadas con la programación en una institución de nivel superior ubicada en la zona urbana de Pánuco, Veracruz, México. El rendimiento académico presenta una situación que no solamente preocupa a las instituciones educativas, sino también a los estudiantes, padres de familia, profesores y directores. Puede mencionarse que este presenta también una situación mundial y que es investigado en diferentes áreas de conocimiento.
Materiales y Métodos.
Se aplicó un cuestionario a 341 estudiantes repartidos en el segundo, cuarto y sexto semestre. Se utilizaron dos técnicas de modelado estadístico: árbol de decisión y regresión lineal múltiple, para definir qué variables independientes están asociadas al rendimiento académico.
Resultados.
Se ubica que las variables de aprendizaje en el aula y las tutorías externas están relacionadas con la variable de rendimiento académico y que el 48.1 % de los alumnos necesitan algún apoyo académico o capacitación externa para el reforzamiento de la programación.
Conclusiones.
Se recomienda implementar estrategias de mejora para reducir la sobrecarga de trabajo de los alumnos. También realizar una sensibilización antes de aplicar la encuesta y que los cuestionarios sean aplicados en fechas de exámenes ya que los alumnos se encuentran en niveles altos de estrés. En trabajos posteriores se tiene contemplado poder evaluar los efectos sobre el rendimiento académico, económico, social y cultural.
Keywords : Rendimiento académico; modelación estadística; estrés académico; árbol de decisión y regresión lineal.