Modelos estadísticos y conexionistas para predecir el rendimiento académico de alumnos universitarios
Palabras clave:
rendimiento académico, ingresantes universitarios, regresión logística multinomial, redes neuronales, perceptrón multicapa, función de base radialResumen
En este trabajo se analiza la relación del rendimiento académico de los alumnos ingresantes a las carreras de perfil profesional la FACENA – UNNE en Corrientes, Argentina, durante el primer año, con sus características socioeducativas. El rendimiento fue medido por la aprobación de los exámenes parciales de las asignaturas del primer cuatrimestre del primer año. Se ajustaron un modelo de Regresión Logística Multinomial (RLM) y dos modelos de redes neuronales de tipo Perceptrón Multicapa (PM) y de Función de Base Radial (FBR) a dos conjuntos de datos: a) alumnos ingresantes a Bioquímica, cuyos plan de estudios incluye dos asignaturas en el primer cuatrimestre del primer año; b) alumnos ingresantes a carreras cuyos planes de estudios incluyen tres asignaturas en el primer cuatrimestre del primer año.
En ambos casos el modelo PM produjo el mejor ajuste, observándose que en el caso b) las tres técnicas utilizadas registraron altos porcentajes de clasificación correcta. Los resultados obtenidos contribuyen a orientar las políticas y estrategias institucionales para mejorar los preocupantes índices de desgranamiento, abandono y bajo rendimiento de los estudiantes en el primer año de universidad.
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