Examinando por Materia "Estrategias de Retención"

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    Acceso abierto
    Diseño de un Modelo de Medición de la Permanecía y Graduación Estudiantil en el Programa de Ingeniería Industrial de la Universidad de Santander campus Bucaramanga
    (Universidad de Santander, 2023-11-17) Bayona-Sarabia, Jhoan Sebastián; Patiño-Castillo, Jonathan Orlando; Prada-Perez, Viviana; Hakspiel-Rodriguez, Maria Alejandra
    La deserción académica es de gran relevancia para las universidades privadas, pues influye económica, social y reputación de forma negativa. La universidad de Santander, UDES no es ajena a esta problemática, por ello el objetivo principal de este estudio es diseñar un modelo para medir la permanencia y graduación de los estudiantes en el programa de ingeniería industrial de esta universidad. El desarrollo del estudio se realiza a través de una investigación de tipo exploratoria y analítica con enfoque mixto en la cual se analizan los aspectos académicos, socioeconómicos, individuales, familiares e institucionales que pueden influir en la permanencia y graduación de los estudiantes de ingeniería industrial de la UDES realizando una encuesta con participación de 85 estudiantes activos y 31 egresados, se ejecuta una revisión literaria para identificar modelos de medición en variadas instituciones de educación superior y se realiza la propuesta de un modelo de medición que contribuya con el monitoreo y mitigación de la deserción estudiantil, además de plantear algunas estrategias para la mejora continua. Como resultados y conclusiones se establece que los factores económicos (estrato, situación laboral), familiares (violencia familiar) y personales (salud mental) presentan una fuerte asociación con la probabilidad de abandono, mientras que los factores institucionales presentan alto nivel de satisfacción en los estudiantes del programa. En la revisión documental se analizaron 12 modelos de medición y predicción de la deserción y permanencia estudiantil aplicados en países como Colombia, Perú y Chile, identificando las variables aplicadas, fuentes de datos, nivel de complejidad e información útil, composición de la muestra, entre otros elementos, información que se tomó como base para estructurar la propuesta del modelo denominado “clasificación y analítica predictiva de factores con influencia significativa en la deserción universitaria” utilizando arboles de decisiones, minería de datos y el Software RapidMiner.