Árboles de regresión y otras opciones metodológicas aplicadas a la predicción del rendimiento académico

Autores: Bacallao Gallestey Jorge, Parapar de la Riestra José Mario, Roque Gil Mercedes, Bacallao Guerra Jorge

Resumen

El presente trabajo se realizó con el fin de construir un algoritmo para detectar estudiantes con alto riesgo de fracaso académico e identificar los mejores predictores del rendimiento. Se caracterizaron los estudiantes que ingresaron en el primer año en el ICBP "Victoria de Girón" durante el curso 2001-2002 de acuerdo con su índice académico del preuniversitario, índice escalafonario, exámenes de ingreso, prueba de inteligencia y un indicador de su motivación profesional. Se emplearon árboles de clasificación para identificar los predictores relevantes y sus puntos de corte óptimos. Se utilizó un modelo de regresión ordinal para evaluar la importancia relativa de los predictores y proponer el algoritmo de predicción. A partir del índice escalafonario, exclusivamente, se obtuvo un procedimiento de clasificación, que permitió identificar a los estudiantes de mayor riesgo de fracaso académico. Los puntos de corte fueron 87 y 91 puntos, que definen una tricotomía para el pronóstico del rendimiento.

Palabras clave: Árboles de clasificación regresión ordinal predicción del rendimiento admisión en la enseñanza médica superior.

2004-11-01   |   1,778 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 18 Núm.3. Julio-Septiembre 2004 Pags. . Educ Med Super 2004; 18(3)