Análisis multivariante del rendimiento académico en metodologías tradicional y aprendizaje activo en el Sistema de Admisión de una Universidad Pública

dc.contributor.advisorCaucha Morales, Luis Johnyes_ES
dc.contributor.authorRamos De Santis, Pedro Senatorees_ES
dc.date.accessioned2022-04-25T14:10:04Z
dc.date.available2022-04-25T14:10:04Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractUno de los más importantes problemas del sistema ecuatoriano de educación superior pública en el área de ciencias exactas es el bajo índice de aprobación de los postulantes, lo cual redunda en retardo en el ingreso a la Universidad, mayor inversión fiscal en recursos humanos y tecnológicos, y desperdicio de cupos de acceso a la universidad debido a la posterior deserción. Reconocer las ventajas de la aplicación de una metodología innovadora de enseñanza-aprendizaje, denominada aprendizaje activo, en comparación con la metodología tradicional y construir un modelo de pronóstico para el rendimiento académico en el sistema de admisión puede resultar favorable para aminorar este problema. El objetivo de esta investigación es determinar si el modelo innovador de aprendizaje activo en el Sistema de Admisión de una Universidad Pública permitirá un proceso de aprendizaje de mayor tasa de ingreso, rendimiento académico y adquisición de habilidades actitudinales y cognitivas al finalizar el curso de admisión, así como del rendimiento académico al finalizar el primer año universitario, en comparación con la aplicación del modelo tradicional de aprendizaje. La población de estudio está constituida por los 558 aspirantes que aplicaron al curso intensivo de febrero del 2020, cuyos datos han sido entregados por la Dirección de Admisiones de la universidad. Para el análisis estadístico multivariante se aplica la técnica de regresión logística binaria para el modelo binario, teniendo como variable dependiente dicotómica el rendimiento académico, y la técnica de regresión logística multinomial para el modelo de final de primer año de carrera universitaria, teniendo como niveles de análisis el rendimiento académico alto, medio y bajo. La modalidad que sigue el postulante en admisión es el predictor que mayoritariamente incide en el rendimiento académico. La conclusión más relevante de este estudio es que la aplicación del aprendizaje activo en admisión permite un proceso de mayor tasa de ingreso y mejor rendimiento académico y al final del primer año de carrera universitaria un mejor rendimiento académico, ambos en comparación con la aplicación de la metodología tradicional.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.untumbes.edu.pe/handle/20.500.12874/2687
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Tumbeses_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_ES
dc.sourceUniversidad Nacional de Tumbeses_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - UNTUMBESes_ES
dc.subjectSistema de admisiónes_ES
dc.subjectEducación superiores_ES
dc.subjectProceso de aprendizajees_ES
dc.subjectRendimiento académicoes_ES
dc.subjectProcesamiento de datoses_ES
dc.subjectAnálisis logístico binarioes_ES
dc.subjectAnálisis logístico multinomiales_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.titleAnálisis multivariante del rendimiento académico en metodologías tradicional y aprendizaje activo en el Sistema de Admisión de una Universidad Públicaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
renati.advisor.dni41378388
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4786-9008es_ES
renati.author.cedula0908792070
renati.discipline542058es_ES
renati.jurorCastañeda Guzmán, Walter Javieres_ES
renati.jurorRisco Zapata, Severino Apolinares_ES
renati.jurorMiranda Ynga, Diana Milagroes_ES
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctores_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineDoctorado en Estadística Matemática Aplicadaes_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Tumbes. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.nameDoctor en Estadística Matemática Aplicadaes_ES

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