Patrones temporales del rendimiento académico de los estudiantes de economía de la Universidad Nacional Hermilio Valdizan
DOI:
https://doi.org/10.71727/disciplinares.v2i2.253Keywords:
Patrones temporales, rendimiento Académico, series de tiempoAbstract
Esta investigación se enmarcó en el desarrollo de patrones temporales del rendimiento académico de los estudiantes de economía de la universidad nacional Hermilio Valdizan, desde el año 2000 al 2021. El tipo de investigación es cuantitativa por su naturaleza de la información y es longitudinal según su ubicación temporal. Además, el nivel de investigación es predictiva, mientras que el diseño es cuasiexperimental. En cuanto a la población, es la base de data del rendimiento académico desde 1975 hasta 2021, y la muestra está determinada por la data del rendimiento académico desde el año 2000 al 2021, cuya técnica para obtener y construir la base de data en series de números consecutivos fue la verificación documental (Data en Excel), y para procesarla hice uso del Excel, Python, R-Studio y Matlab. Se determinó que los patrones de series de tiempo encontradas para el pronóstico son óptimas y eficientes en su aplicabilidad, así mismo, en el modelo AR (1), se pudo ver que el rendimiento académico tendrá un incremento de hasta un 5.2% para el semestre próximo, por otro lado, el modelo estimado de MA (3), nos permitió predecir hasta en 4 periodos, así mismo. Lo que permite concluir que, los patrones temporales desarrollados para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Facultad de Economía, son óptimas
References
Amutio, A., López-González, L., Oriol, X., & Pérez-Escoda, N. (2020). Predicción del rendimiento académico a través de la práctica de relajación-meditación-mindfulness y el desarrollo de competencias emocionales [Predicting academic performance through relaxation-meditation-mindfulness and emotional competences]. Universitas Psychologica, 19, 1–17.
Ascencio, R. (2018, junio 7). Sucesiones, series y patrones: Nos ayudan a interpretar al mundo. Impulso Matemático. https://impulsomatematico.com/2018/06/06/sucesiones-series-y-patrones-nos-ayudan-a-interpretar-al-mundo/
Caicedo, J. A. S., & Frías, B. A. (s. f.). Sucesiones y series numéricas.
Candia Oviedo, D. I. (2019). Predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la UNSAAC a partir de sus datos de ingreso utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. https://repositorio.unsaac.edu.pe/handle/20.500.12918/4120
Echevarría Cortijo, Y. J. (2013). Causas del bajo rendimiento académico universitario en los alumnos del tercer año de la Facultad de Derecho y Ciencias Políticas de la Universidad Nacional de Trujillo en el año 2013. Universidad Nacional de Trujillo. http://dspace.unitru.edu.pe/handle/UNITRU/4143
Espinoza Ramos, E. (2008). Sucesiones y series (3.ª ed.).
Eugenio, N. C., Tarazona, Y. E., & Suárez, D. M. de L. (2017). Influencia del acoso sexual en el rendimiento académico de la población estudiantil de la UNHEVAL–Huánuco. Investigación Valdizana, 10(1), Artículo 1.
Fernández, Y. O. (2011). Variables académicas que influyen en el rendimiento académico de los estudiantes universitarios. Investigación Educativa, 15(27), Artículo 27.
Flores, F. A. I., Sanchez, D. L. C., Urbina, R. O. E., Soto, J. A. D., & Medrano, S. E. V. (2021). Diseño e implementación de una red neuronal artificial para predecir el rendimiento académico en estudiantes de Ingeniería Civil de la UNIFSLB. Revista Veritas et Scientia - UPT, 10(1), Artículo 1. https://doi.org/10.47796/ves.v10i1.464
Foundation, C.-12. (s. f.). Ecuaciones que describen patrones. CK-12 Foundation. Recuperado el 4 de junio de 2022, de https://flexbooks.ck12.org/cbook/ck-12-conceptos-de-matem%c3%a1ticas-de-la-escuela-secundaria-grado-7-en-espa%c3%b1ol/section/1.1/primary/lesson/ecuaciones-que-describen-patrones/
Galmiche, G. P. (2017). La educación superior en México: El rendimiento académico versus deserción académica. RIESED - Revista Internacional de Estudios sobre Sistemas Educativos, 2(6), 75–91.
García, R. T. M. (2015). Factores que intervienen en el rendimiento académico universitario: Un estudio de caso.
González-Pienda, J. A., & de Oviedo, U. (s. f.). El rendimiento escolar: Un análisis de las variables que lo condicionan.
Gonzalo, C. (s. f.). Series de tiempo.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, M. P. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.
Martín Pavón, M. J., Santo Sevilla, D. E., & Jenaro Río, C. (2018). Factores personales-institucionales que impactan el rendimiento académico en un posgrado en educación. CPU-e. Revista de Investigación Educativa, 27, 4–32. https://doi.org/10.25009/cpue.v0i27.2556
Martínez-Pérez, J. R., Ferrás-Fernández, Y., Bermúdez-Cordoví, L. L., Ortiz-Cabrera, Y., & Pérez-Leyva, E. H. (2020). Regresión logística y predicción del bajo rendimiento académico de estudiantes en la carrera Medicina. Revista Electrónica Dr. Zoilo E. Marinello Vidaurreta, 45(4), Artículo 4. http://www.revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/view/2230
Maxime, B. (2021). Series de tiempo (cadena de suministro). Lokad. https://www.lokad.com/es/series-de-tiempo-en-cadena-de-suministro
Mejía, C. F., Agudelo, S. G., & Perea, E. (s. f.). Association between depression and poor academic achievement in university students.
Moreno Sarmiento, E. (2004). Predicción con series de tiempo y regresión.
Muñoz, M. A. C., & Morales, C. M. (2019). Nivel de engagement y su implicancia en el rendimiento académico en estudiantes universitarios de ciencias de la salud de la UNHEVAL-Huánuco, 2015. Revista Boletín Redipe, 8(2), Artículo 2. https://doi.org/10.36260/rbr.v8i2.692
Orihuela Maita, G. Y. (2019). Aplicación de Data Science para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional del Centro del Perú. Universidad Nacional del Centro del Perú. http://repositorio.uncp.edu.pe/handle/20.500.12894/5837
Ortiz González, M. (2011). Marco teórico conceptual. https://www.uaeh.edu.mx/docencia/P_Presentaciones/huejutla/administracion/temas/marco_teorico_conceptual.pdf
Ortiz, Y. G. (s. f.). Estudiantes universitarios con bajo rendimiento académico, ¿qué hacer?
Patrones. (2013, abril 7). Patrones. Hobbies Matemáticos. https://hobbiesmatematicos.wordpress.com/2013/04/07/patrones/
Pomarino, S. G. (2018). Problemática de la investigación científica universitaria en el Perú. Odontología Sanmarquina, 21(2), Artículo 2. https://doi.org/10.15381/os.v21i2.14763
Quezada Lucio, N. (2019). Metodología de la investigación (1.ª ed.). Macro.
Quijada, J. (2022). Sucesiones y series. SlideShare. https://es.slideshare.net/Jorge625260/series-y-sucesiones-251207244
RAE. (s. f.). Predecir. Diccionario panhispánico de dudas. Recuperado el 18 de agosto de 2022, de https://www.rae.es/dpd/predecir
Ramírez, M. A. V., Silva, J. D. V., Cárdenas, B. B., & Ilabaca, J. S. (s. f.). Construcción de un mecanismo de procesamiento de patrones temporales aplicado al reconocimiento de voz.
Reynoso Orozco, O., & Méndez-Luévano, T. E. (2018). ¿Es posible predecir el rendimiento académico? La regulación de la conducta como un indicador del rendimiento académico en estudiantes de educación superior. Diálogos sobre Educación. Temas Actuales en Investigación Educativa, 9(16). http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2007-21712018000100008&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Rico Páez, A., & Sánchez Guzmán, D. (2018). Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 8(16), 246–266. https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.340
Rios, G., & Hurtado, C. (2008). Series de tiempo. https://www.u-cursos.cl/ingenieria/2010/1/CC52A/1/material_docente/bajar?id_material=296003
Supo, F., & Cavero, H. (2014). Fundamentos teóricos y procedimentales de la investigación científica en ciencias sociales. https://www.felipesupo.com/wp-content/uploads/2020/02/Fundamentos-de-la-Investigaci%C3%B3n-Cient%C3%ADfica.pdf
Valenzuela-Santoyo, A. del C., & Portillo-Peñuelas, S. A. (2018). La inteligencia emocional en educación primaria y su relación con el rendimiento académico. Revista Electrónica Educare, 22(3), 228–242.
Downloads
Published
Versions
- 2025-02-24 (2)
- 2024-11-29 (1)
