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    Prototipo software para la caracterización y predicción de la deserción en la UNAD a partir del uso de modelos de series de tiempo

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    gechanchig.pdf (2.585Mb)
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    Date
    2025-05-02
    Author
    Chanchí Golondrino, Gabriel Elías
    Advisor
    Barrera Buitrago, Dayana Alejandra

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Prototipo software para la caracterización y predicción de la deserción en la UNAD a partir del uso de modelos de series de tiempo AU - Chanchí Golondrino, Gabriel Elías Y1 - 2025-05-02 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67235 AB - La deserción es un indicador clave de la calidad educativa, por lo cual es imperativo para las Instituciones Educativas diseñar estrategias que la reduzcan, contribuyendo a la mejora de la retención estudiantil y a la consecución de los objetivos académicos de los estudiantes. Considerando que las investigaciones de deserción en Colombia se han enfocado principalmente en métodos de aprendizaje automático sobre conjuntos de datos de educación presencial, este proyecto presenta un enfoque diferente, basado en modelos de series de tiempo para el análisis de la deserción en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD). De manera específica se propuso como contribución el desarrollo de un sistema software para la caracterización y predicción de la deserción en la UNAD a partir del uso de modelos de series de tiempo. Metodológicamente, se realizó una adaptación a cuatro fases de la metodología CRISP-DM: F1. Comprensión del modelo de negocio y de los datos, F2. Preparación de los datos, F3. Modelado y evaluación del modelo y F4. Despliegue del modelo. En la fase F1 se realizó la caracterización y reconocimiento de los datos de deserción obtenidos a partir del SPADIES. En la fase F2 se realizararon los procesos de preprocesamiento, división de conjuntos de entrenamiento y prueba, así como la determinación de los parámetros d, p y q del modelo ARIMA. En la fase F3 se ajustó el modelo con los datos de entrenamiento, teniendo en cuenta los parámetros d, p y q determinados. Así mismo, se evaluó la efectividad del modelo teniendo en cuenta el conjunto de prueba. Por último en la fase 4, se realizó el despliegue del modelo en una herramienta software que tendrá por objetivo la predicción de los datos de deserción para la UNAD en semestres futuros. El modelo y el prototipo de software propuesto, pretenden erigirse como herramientas innovadoras útiles para para la toma de decisiones estratégicas con respecto a la retención estudiantil por parte de la Vicerrectoría de Servicios a Aspirantes, Estudiantes y Egresados de la UNAD. ER - @misc{10596_67235, author = {Chanchí Golondrino Gabriel Elías}, title = {Prototipo software para la caracterización y predicción de la deserción en la UNAD a partir del uso de modelos de series de tiempo}, year = {2025-05-02}, abstract = {La deserción es un indicador clave de la calidad educativa, por lo cual es imperativo para las Instituciones Educativas diseñar estrategias que la reduzcan, contribuyendo a la mejora de la retención estudiantil y a la consecución de los objetivos académicos de los estudiantes. Considerando que las investigaciones de deserción en Colombia se han enfocado principalmente en métodos de aprendizaje automático sobre conjuntos de datos de educación presencial, este proyecto presenta un enfoque diferente, basado en modelos de series de tiempo para el análisis de la deserción en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD). De manera específica se propuso como contribución el desarrollo de un sistema software para la caracterización y predicción de la deserción en la UNAD a partir del uso de modelos de series de tiempo. Metodológicamente, se realizó una adaptación a cuatro fases de la metodología CRISP-DM: F1. Comprensión del modelo de negocio y de los datos, F2. Preparación de los datos, F3. Modelado y evaluación del modelo y F4. Despliegue del modelo. En la fase F1 se realizó la caracterización y reconocimiento de los datos de deserción obtenidos a partir del SPADIES. 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Considerando que las investigaciones de deserción en Colombia se han enfocado principalmente en métodos de aprendizaje automático sobre conjuntos de datos de educación presencial, este proyecto presenta un enfoque diferente, basado en modelos de series de tiempo para el análisis de la deserción en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD). De manera específica se propuso como contribución el desarrollo de un sistema software para la caracterización y predicción de la deserción en la UNAD a partir del uso de modelos de series de tiempo. Metodológicamente, se realizó una adaptación a cuatro fases de la metodología CRISP-DM: F1. Comprensión del modelo de negocio y de los datos, F2. Preparación de los datos, F3. Modelado y evaluación del modelo y F4. Despliegue del modelo. En la fase F1 se realizó la caracterización y reconocimiento de los datos de deserción obtenidos a partir del SPADIES. 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    La deserción es un indicador clave de la calidad educativa, por lo cual es imperativo para las Instituciones Educativas diseñar estrategias que la reduzcan, contribuyendo a la mejora de la retención estudiantil y a la consecución de los objetivos académicos de los estudiantes. Considerando que las investigaciones de deserción en Colombia se han enfocado principalmente en métodos de aprendizaje automático sobre conjuntos de datos de educación presencial, este proyecto presenta un enfoque diferente, basado en modelos de series de tiempo para el análisis de la deserción en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD). De manera específica se propuso como contribución el desarrollo de un sistema software para la caracterización y predicción de la deserción en la UNAD a partir del uso de modelos de series de tiempo. Metodológicamente, se realizó una adaptación a cuatro fases de la metodología CRISP-DM: F1. Comprensión del modelo de negocio y de los datos, F2. Preparación de los datos, F3. Modelado y evaluación del modelo y F4. Despliegue del modelo. En la fase F1 se realizó la caracterización y reconocimiento de los datos de deserción obtenidos a partir del SPADIES. En la fase F2 se realizararon los procesos de preprocesamiento, división de conjuntos de entrenamiento y prueba, así como la determinación de los parámetros d, p y q del modelo ARIMA. En la fase F3 se ajustó el modelo con los datos de entrenamiento, teniendo en cuenta los parámetros d, p y q determinados. Así mismo, se evaluó la efectividad del modelo teniendo en cuenta el conjunto de prueba. Por último en la fase 4, se realizó el despliegue del modelo en una herramienta software que tendrá por objetivo la predicción de los datos de deserción para la UNAD en semestres futuros. El modelo y el prototipo de ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Ciencia de Datos
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67235
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [247]
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