Deserción escolar como sistema complejo aplicado a las Instituciones Educativas María Auxiliadora y Valencia de la Paz / (Record no. 47428)

000 -CABECERA
campo de control de longitud fija nam a22 7a 4500
005 - FECHA Y HORA DE ACTUALIZACIÓN
005 20220517084539.0
008 - LONGITUD FIJA
campo de control de longitud fija 220426e2022 ck ao||fsm||| 00| 0 spa d
040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen CO-NeUS
Lengua de catalogación español
Normas de descripción rda
041 ## - IDIOMA
Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente español
100 1# - AUTOR PERSONAL
9 (RLIN) 151391
nombre Cuevas López, Marisol
relación autor
245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
título Deserción escolar como sistema complejo aplicado a las Instituciones Educativas María Auxiliadora y Valencia de la Paz /
Mención de responsabilidad, etc. Marisol Cuevas López, Fausto Vicente Cabrera Mosquera, Onofre Hoyos Araujo; Director Mauro Montealegre Cárdenas; Asesor de Tesis Manuel Fernando Ovalle Cerquera
256 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DE ORDENADOR
Características del archivo de computador Datos electrónicos (1 archivos:4252 MG)
264 1# - PIE DE IMPRENTA
lugar (ciudad) Neiva:
editorial Universidad Surcolombiana,
fecha 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 CD-ROM (78 páginas);
Ilustraciones diagramas, fotografías, tablas o cuadros;
Dimensiones 12 cm
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Content type term texto
337 ## - MEDIACIÓN
RDA rdamedia
Content type term computadora
338 ## - PORTADOR
RDA rdacarrier
Content type term disco de la computadora
Portador cd
347 ## - Características del archivo digital (R)
RDA rda
502 ## - NOTA DE TESIS
Nota de tesis Tesis
título otorgado Magíster en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad
Institución Universidad Surcolombiana. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Maestría en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad.
año 2022
505 ## - NOTA DE CONTENIDO
Nota de contenido Introducción -- Justificación -- Planteamiento del problema de investigación -- Descripción del problema -- Sistematización del problema -- Enunciado del problema -- Antecedentes y justificación -- Fundamentos teóricos , referente legal, referente contextual e institucional, referente contextual María Auxiliadora y Valencia de la Paz de Íquira, referentes teóricos, objetivos de investigación, general, específicos -- Metodología de investigación -- Tipo y enfoque de la investigación, universo de estudio, población y muestra, estrategias metodológicas, técnicas e instrumento de investigación, cronograma, análisis y discusión de resultados, estadísticas descriptiva de los datos, deserción escolar Vs. Edad de los estudiantes, Deserción escolar y grado de escolaridad, deserción escolar y formación de los padres, deserción y nivel socio económico, deserción y proyecto de vida, la deserción escolar como un todo, entrenando el modelo, evaluación del modelo, discusión de resultados -- Referencias bibliográficas
520 ## - RESUMEN
Resumen "Nuestra tesis describe como problema de investigación ¿Cómo entrenar un modelo basado en el Machine Learning con información de la base de datos que permita encontrar las posibles causas de la deserción escolar en las I.E. María Auxiliadora y Valencia de la Paz a nivel rural y urbano del municipio de Iquira a través de un sistema complejo?
El método de investigación es mixto con variables cualitativas y cuantitativas, cuyo diseño es cuasi experimental. La población de estudio fueron 102 estudiantes de 4 a 17 años de todos los niveles. La técnica utilizada fue una encuesta de 9 preguntas personalizadas; complementada con datos de la plataforma SIMAT y de las historias de vida de cada educando donde se obtuvo una base de datos completa con 28 variables. Como resultados descubrimos que el nivel socioeconómico y el estrato fueron factores incidentes en la deserción escolar de esta zona y que se deben tomar medidas preventivas en los grados tercero de primaria y séptimo de secundaria porque es allí donde ocurre el mayor índice de deserción escolar.
El nivel educativo de los padres de familia de esta región muestra altos índices de formación incompleta.
El Machine Learning y la ciencia de datos son una alternativa práctica para abordar diversos problemas de complejidad creciente cuyos comportamientos presentan no linealidades, bifurcaciones y emergencias que se tornan difíciles de tratar por la ciencia tradicional.
El modelo construido en esta investigación es escalable y permite realizar un análisis predictivo a instituciones de cualquier tamaño."
700 1# - COAUTOR PERSONAL
9 (RLIN) 151681
Nombre de persona Hoyos Araujo, Onofre
Término indicativo de función/relación autor
700 1# - COAUTOR PERSONAL
9 (RLIN) 33291
Nombre de persona Cabrera Mosquera, Fausto Vicente,
Término indicativo de función/relación autor
700 1# - COAUTOR PERSONAL
9 (RLIN) 72261
Nombre de persona Ovalle Cerquera, Manuel Fernando
Término indicativo de función/relación Asesor de tesis
082 04 - CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
edición 21
Clasificación Th MEIC 080
650 #0 - MATERIA GENERAL
9 (RLIN) 151683
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial Sistema Complejo
Subdivisión general Modelo Machine Learning
Subdivisión geográfica Institución Educativa María Auxiliadora y Valencia de la Paz
650 #0 - MATERIA GENERAL
9 (RLIN) 151684
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial Deserción Escolar
Subdivisión general Estrategia pedagógica
942 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL KOHA
Fuente del sistema de clasificación o colocación
Tipo de ítem Koha e-Tesis
Parte de la signatura que corresponde a la clasificación (Parte de la clasificación) Th MEIC 080
Prefijo de la signatura Th
Holdings
Ocultar en el OPAC Perdido Esquema de clasificación No circula Colección Sede propietaria Localización actual Adquirido Signatura topográfica Código de barras Visto por última vez Ejemplar Tipo de ítem
En Colección       Tesis y Trabajos de Grado Biblioteca Central Biblioteca Central 2022-04-26 Th MEIC 080 900000023644 2022-04-26 Ej.1 e-Tesis
En Colección       Tesis y Trabajos de Grado Biblioteca Central Biblioteca Central 2022-04-26 Th MEIC 080 900000023645 2022-04-26 Ej.2 e-Tesis

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