Modelo Predictivo del Indicador de Reprobación de la Población Estudiantil de una Institución de Educación Superior (IES)
DOI:
https://doi.org/10.19136/hitos.a30n86.6316Palabras clave:
Análisis estadístico, Indicador, Reprobación, Python, Jupyter notebook.Resumen
OBJETIVO: Determinar el modelo de regresión lineal múltiple de la IES acorde a su retícula de los programas educativos (PE), así como analizar los factores que afectan al indicador de logro de las competencias de las asignaturas de los diferentes planes de estudio que oferta el TecNM Campus Tapachula.
MATERIAL Y MÉTODO: Es de carácter cualitativo y cuantitativo, que se basa en un modelo de regresión lineal múltiple en el cual se considera como variables el indicador de reprobación, programas educativos y categorías de conocimiento, acorde al Consejo de Acreditación de la Enseñanza de la Ingeniería (CACEI).
RESULTADOS: Las siete categorías de conocimiento del CACEI se consideran fundamentales para la formación de ingenieros competentes de acuerdo con los retos de los desafíos del siglo XXI. Cabe mencionar que, las categorías no son excluyentes entre sí, sino que se interrelacionan y se integran a lo largo del programa de estudios de ingeniería.
CONCLUSIONES: Se detectaron las acciones de vinculación que mayormente se implementan con el sector productivo y de servicios, que son: el Servicio Social y la Residencia Profesional o prácticas profesionales, seguido de la Promoción de Vacantes en las Bolsas de Trabajo de las IES.
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