dc.contributorObredor Baldovino, Thalía
dc.contributorGómez Charris, Yulineth
dc.contributorHerrera Fontalvo, Zulmeira
dc.contributorNeira Rodado, Dionicio
dc.creatorCaballero Díaz, María
dc.date2022-12-02T13:20:27Z
dc.date2022-12-02T13:20:27Z
dc.date2022
dc.date.accessioned2023-10-03T19:47:54Z
dc.date.available2023-10-03T19:47:54Z
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11323/9659
dc.identifierCorporación Universidad de la Costa
dc.identifierREDICUC - Repositorio CUC
dc.identifierhttps://repositorio.cuc.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9172127
dc.descriptionPara la Universidad de la Costa, así mismo para la facultad de Ingeniería Industrial, los estudiantes son el eje fundamental de su funcionamiento, por consiguiente, es esencial la continuidad y culminación de su proceso formativo como profesionales. Sin embargo, la permanencia estudiantil no es tarea fácil, entendida como el cumulo de acciones o estrategias en conjunto que procuran preservar a los alumnos que se han inscrito a los distintos programas de formación. El presente trabajo investigativo pretende evaluar el estado académico de los estudiantes del programa de Ingeniería Industrial en la Universidad de la Costa como herramienta de alerta temprana en la permanencia estudiantil mediante el uso de Cadenas de Markov, en una cohorte comprendida de 2014-1 a 2019-1. Para efectuar lo dicho anteriormente se realizó la representación el estado académico de los estudiantes mediante un proceso de Markov lo cual permite analizar la proyección académica de estos. A su vez, en este modelo se implica la relación de estados del estudiante tales como activo, ausente, desertor y egresado. De manera que se determine la permanencia en la Universidad en estado activo o ausente, la probabilidad de graduarse, la probabilidad de deserción, e identificar las variables críticas de esta problemática. Finalmente, con base en los análisis de la información inmediatamente anterior se procede a determinar estrategias o alertas tempranas en la permanencia estudiantil.
dc.descriptionFor the Universidad de la Costa, as well as for the Faculty of Industrial Engineering, students are the fundamental axis of its operation, therefore, the continuity and culmination of their training process as professionals is essential. However, student permanence is not an easy task, understood as the accumulation of actions or joint strategies that seek to preserve the students who have enrolled in the different training programs. The present investigative work aims to evaluate the academic status of the students of the Industrial Engineering program at the Universidad de la Costa as an early warning tool in student permanence through the use of Markov Chains, in a cohort from 2014-1 to 2019. -One. To carry out what was said above, the representation of the academic status of the students was carried out through a Markov process, which allows analyzing their academic projection. In turn, this model implies the relationship of student states such as active, absent, dropout and graduate. So that the permanence in the University in an active or absent state, the probability of graduating, the probability of desertion, and identifying the critical variables of this problem are determined. Finally, based on the analysis of the immediately previous information, early warning strategies for student permanence are determined.
dc.descriptionLista de tablas, figuras y abreviaciones 8 -- Tablas 8 -- Figuras 9 -- Listado de abreviaciones 11 -- Introducción 12 -- Aspectos generales del proyecto 13 -- Planteamiento del Problema 13 -- Justificación 17 -- Objetivos 20 -- General 20 -- Específicos 20 -- Estado del arte 21 -- Marco conceptual 34 -- Marco teórico 37 -- Retención y permanencia 38 -- Deserción 40 -- Deserción estudiantil en Colombia 41 -- Deserción estudiantil en los programas de ingeniería 43 -- Estrategias de permanencia en Educación Superior Colombiana 44 -- Factores de deserción 45 -- Cadenas de Márkov 47 -- Propiedades de la cadena de Márkov 48 -- Ventajas y desventajas de la cadena de Márkov 49 -- Metodología de la investigación 50 -- Población y muestra 50 -- Tipo de investigación 51 -- Diseño metodológico 51 -- Fase 1: Recopilación y procesamiento de la información 52 -- Fase 2: Representación del estado académico en un proceso Markoviano 54 -- Fase 3: Análisis de la representación del estado académico 67 -- Resultados 73 -- Conclusiones 75 -- Recomendaciones 77 -- Referencias 78
dc.descriptionIngeniero(a) Industrial
dc.descriptionPregrado
dc.format84 páginas
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherCorporación Universidad de la Costa
dc.publisherProductividad e innovación
dc.publisherBarranquilla, Colombia
dc.publisherIngeniería Industrial
dc.relationAcevedo, C. (2011). Aplicación de cadenas de Markov para el análisis y pronóstico de series de tiempo. Repository Tangara. http://tangara.uis.edu.co/biblioweb/tesis/2011/141227.pdf
dc.relationAcevedo, D., Torres, J., & Tirado, D. (2015). Análisis de la Deserción Estudiantil en el Programa Ingeniería de Alimentos de la Universidad de Cartagena durante el Periodo Académico 2009 - 2013. Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal, 8(1), 35-42. Recuperado el 24 de Junio de 2021, de https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=373544188005
dc.relationÁlvarez, M., & Orrego, R. (2000). Modelo Markoviano. Revista Universidad Eafit. https://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/revista-universidadeafit/article/download/972/876/
dc.relationAméstica-Rivas, L. K.-D. (2020). la deserción en la gestión universitaria: el caso de una universidad pública chilena. Efectos económicos de Hallazgos, 18(35), 209-231.
dc.relationBarrero, F. (2015). Investigación en deserción estudiantil universitaria: educación, cultura y significados. Revista Educación Y Desarrollo Social, 9(2), 86-101. doi:https://doi.org/10.18359/reds.948
dc.relationCasas, P. (2018). El problema no es solo plata: 42 % de los universitarios deserta. El espectador. https://www.elespectador.com/educacion/el-problema-no-es-solo-plata-42-de-losuniversitarios-deserta-article-827739/
dc.relationCassiano, A. M., Cipagauta, P., & Reyes, N. (2016). Identidad Profesional Como Factor Explicativo De La Permanencia Estudiantil. VI CLABES
dc.relationCastillo-Sánchez, M. G.-A.-M. (2020). Factores que influyen en la deserción y reprobación de estudiantes de un curso universitario de matemáticas. Uniciencia, 34(2), 219-245.
dc.relationCoronado, J., Gaitán, M., & Mercado, N. (2016). Analysis of Probability of Dropout, Continuation and Graduation through Markovian Chains of University Students in Bolivar, Colombia. Recuperado el 24 de Junio de 2021, de https://www.researchgate.net/publication/317239585_Analysis_of_Probability_of_Dropout_Continuation_and_Graduation_through_Markovian_Chains_of_University_Students_in_Bolivar_Colombia
dc.relationDeyser Gutiérrez A, J. F. (2021). Indicadores de deserción universitaria y factores asociados. University dropout indicators and associated factors , 15-26.
dc.relationEcheverry, N., & Ramiro, J. (2017). Incidencia del factor académico en la deserción estudiantil: caso programa de Contaduría Pública, de la Facultad de Estudios a Distancia de la UMNG, periodo 2013-II a 2014–II. Recuperado el 24 de Junio de 2021, de https://repository.unimilitar.edu.co/handle/10654/16686
dc.relationEspinosa Castro, J. F., & Mariño Castro, L. M. (2018). Estrategias para la permanencia estudiantil universitaria. Barranquilla: Universidad Simón Bolívar.
dc.relationFerreyra, M. M. (2017). Momento decisivo: la educación superior. (B. M. Commons, Ed.) Banco Mundial. Licencia: Creative Commons.
dc.relationGonzález Campos, J., Carvajal Muquillaza, C., & Aspeé Chacón, J. (2020). Modelación de la deserción universitaria mediante cadenas de Markov. UNICIENCIA, 34(1), 129-146. doi:http://dx.doi.org/10.15359/ru.34-1.8
dc.relationGonzález Catalán, F. I. (2018). Deserción Estudiantil en la Educación Superior TécnicoProfesional: Explorando los factores que inciden en alumnos de primer año. Revista de la educación superior, 47(188), 109-13.
dc.relationGuzmán, C., Durán, D., Franco, J., Castaño, E., Gallón, S., Gómez, K., & Vásquez, J. (2009). Deserción estudiantil en la eduación superior colombiana (Primera edición ed.). Bogota, Colombia. Recuperado el 24 de Junio de 2021, de https://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/articles254702_libro_desercion.pdf
dc.relationGuzmán, C., Durán, D., Gallego, J., Castaño, E., Gallón, S., Gómez, K., & Vásquez, J. (2009). Deserción estudiantil en la eduación superior Colombiana. Bogotá: Ministerio de Educación Nacional. Recuperado el 29 de Junio de 2021, de https://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/articles254702_libro_desercion.pdf
dc.relationHernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (Sexta edición ed.). (S. INTERAMERICANA EDITORES, Ed.) McGRAW-HILL. Obtenido de http://observatorio.epacartagena.gov.co/wp-content/uploads/2017/08/metodologia-de-lainvestigacion-sexta-edicion.compressed.pdf
dc.relationHillier, F., & Lieberman, G. (2010). Introducción a la investigación de operaciones (novena ed.). https://dudasytareas.files.wordpress.com/2017/05/hillier_lieberman.pdf
dc.relationMayra Alban, D. M. (2019). Factors that Influence Undergraduate University Desertion According to Students Perspective. International Journal of Engineering and Technology (IJET), 10(6).
dc.relationMerlino, A., Ayllón, S., & Escanés, G. (2011). Variables que influyen en la deserción de estudiantes universitarios de primer año. Construcción de índices de riesgo de abandono. Revista Electrónica “Actualidades Investigativas En Educación”, 11(2), 1-30. Recuperado el 24 de Junio de 2021, de https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=44720020005
dc.relationMineducación. (2009). Ministerio de Educación Nacional. https://www.mineducacion.gov.co/1621/article-196477.html
dc.relationMineducación. (2010). Desercion estudiantil en la educación superior colombiana. Bogotá: ISBN: 978-958-691-366-9.
dc.relationMineducación. (2019). Reporte de estadísticas en el SPADIES. Bogotá / Colombia. https://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/w3-article357549.html?_noredirect=1
dc.relationMineducación. (2020). Estadisticas De Deserción Y Permanencia En Educación Superior. Bogotá, Colombia. Recuperado el 24 de Junio de 2021 , de https://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1735/articles357549_recurso_7.pdf
dc.relationMinisterio de Educación Nacional-MEN. (2015). Estrategias para la permanencia en educación superior: experiencias significativas. Bogotá: Sanmartín Obregón & Cía Ltda. https://www.mineducacion.gov.co/1759/articles-356276_recurso.pdf
dc.relationMónica Lizeth Sánchez-Arévalo, L. F.-H.-E. (2018). Modelo de aproximación al comportamiento de la deserción voluntaria universitaria en pregrados de Ingeniería periodo 2015-2018. Ingeniería Solidaria, 14(26), 3-27,.
dc.relationOrganización de las Naciones Unidas . (2018). La Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible: una oportunidad para América Latina y el Caribe. Santiago.: (LC/G.2681-P/Rev.3), .
dc.relationOtero Caicedo, R., Bolívar Atuesta, S., & Palacios Caicedo, J. (2016). Análisis de la retención de estudiantes de ingeniería basado en la pérdida consecutiva de una misma asignatura. Un enfoque de Cadenas de Markov. Actualidad y Nuevas Tendencias .
dc.relationOtero, R., Bolívar, S., & Palacios, J. (2016). Análisis de la retención de estudiantes de ingeniería basado en la pérdida consecutiva de una misma asignatura. Un enfoque de Cadenas de Markov. Redalyc, 5(16), 7-18. https://www.redalyc.org/pdf/2150/215048805002.pdf P., M. A. (2011). ACCIONES PARA FAVORECER LA PERMANENCIA. UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA. Medellin: Revista utp.
dc.relationQuintero Guasca, R., Avellaneda Nieves, M., Cristancho García, M., & Sánchez Medina, I. (2021). Permanencia estudiantil en programas de posgrado e-learning: un caso de estudio. Formación Universitaria, 14(3), 17-24.
dc.relationRodríguez, C. (2012). Diseño de un modelo estocástico usando cadenas de Markov para pronosticar la deserción académica de estudiantes de ingeniería. Repository Javeriana. https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/13688/RodriguezRiosClaudiaYadira2012.pdf?sequence=3
dc.relationSánchez Hernández, G., Barboza Palomino, M., & Castilla Cabello, H. (2017). Análisis de la deserción y los factores asociados a la permanencia estudiantil en una universidad peruana. Actualidades Pedagógicas, 1(6), 169-191. doi:https://doi.org/10.19052/ap.4075
dc.relationSierra, C., & Rafael, E. (2013). El concepto de estrategia como fundamento de la planeación estratégica. Redalyc(35), 152-181. https://www.redalyc.org/pdf/646/64629832007.pdf
dc.relationUNESCO. (2020). Hacia el acceso universal a la educación superior:. https://www.iesalc.unesco.org/wp-content/uploads/2020/11/acceso-universal-a-la-ESESPANOL.pdf
dc.relationUniversidad EAFIT. (2019). Educación Superior en Colombia. Obtenido de https://www.eafit.edu.co/international/esp/estudiar-eafit/Paginas/educacion-superior-encolombia.aspx
dc.relationVargas, Z. (2009). La investigación aplicada: una forma de conocer las realidades con evidencia científica. Revista Educación, 33(1), 155-165. https://www.redalyc.org/articulo.oa?
dc.relationVega-González, L. (2011 ). Siete mitos de la investigación aplicada y el desarrollo tecnológico universitario. Scielo: Ingeniería, investigación y tecnología, 12(3), 243-256. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-77432011000300001&lng=es&tlng=.
dc.relationVelázquez, Y., & González, M. (2017). Factores asociados a la permanencia de estudiantesuniversitarios: caso uamm-uat. Revista de Educación Superior: RESU, 46(184), 117-138. doi:https://doi.org/10.1016/j.resu.2017.11.003
dc.relationVlada, M. ((2009).). Scientific Knowledge and Solving Problems Modelling, Representation and Processing https://www.researchgate.net/publication/228929044_Scientific_Knowledge_and_Solving_Problems_Modelling_Representation_and_Processing/citation/download
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectPermanencia estudiantil
dc.subjectCadenas de Markov
dc.subjectEstados
dc.subjectModelo
dc.subjectEstrategias
dc.subjectStudent permanence
dc.subjectMarkov chains
dc.subjectStates
dc.subjectModel
dc.subjectStrategies
dc.titleEvaluación del estado académico de los estudiantes del programa de ingeniería industrial como herramienta de alerta temprana en la permanencia estudiantil mediante el uso de Cadenas de Márkov
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.typeText
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa


Este ítem pertenece a la siguiente institución