Predicción del rendimiento académico de alumnos de primer año de la FACENA (UNNE) en función de su caracterización socioeducativa
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Universidad Autónoma de Baja California
Resumen
En este trabajo se analiza la relación del rendimiento académico de los alumnos
ingresantes a la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la
Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE) en Corrientes, Argentina, durante el
primer año de carrera con las características socioeducativas de los mismos. El
rendimiento fue medido por la aprobación de los exámenes parciales o finales de la
primera materia de Matemática que los alumnos cursan. Se ajustó un modelo de
regresión logística binaria, el cual clasificó adecuadamente el 75% de los datos. Entre las
variables más relevantes para explicar el rendimiento académico se encuentran el título
secundario obtenido, la carrera elegida y el nivel educacional alcanzado por la madre.
This paper analyzes the academic performance of students entering the School of Natural Sciences and Surveying, National University of the Northeast (FACENA-UNNE, its Spanish acronym) in Corrientes, Argentina, during their first year, in relation to their socio- educational characteristics. Performance was measured by whether or not they passed the partial or final exams of the first mathematics course that students take. A binary logistic regression model was adjusted, which properly classified 75% of the data. Among the most important variables for explaining academic performance is obtaining the high school diploma, the major chosen, and the educational level attained by the student’s mother.
This paper analyzes the academic performance of students entering the School of Natural Sciences and Surveying, National University of the Northeast (FACENA-UNNE, its Spanish acronym) in Corrientes, Argentina, during their first year, in relation to their socio- educational characteristics. Performance was measured by whether or not they passed the partial or final exams of the first mathematics course that students take. A binary logistic regression model was adjusted, which properly classified 75% of the data. Among the most important variables for explaining academic performance is obtaining the high school diploma, the major chosen, and the educational level attained by the student’s mother.
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Citación
Porcel, Eduardo Adolfo, Dapozo, Gladys Noemí y López,María Victoria, 2010. Predicción del rendimiento académico de alumnos de primer año de la FACENA (UNNE) en función de su caracterización socioeducativa. Revista Electrónica de Investigación Educativa. Ensenada: Universidad Autónoma de Baja California, vol. 12, no. 2, p. 2-21. E-ISSN 1607-4041.
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