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Predicción del rendimiento en una asignatura empleando la regresión logística ordinal;
Prevendo desempenho em um assunto por meio de regressão logística ordinal

dc.creatorHeredia R., Jobany J.
dc.creatorRodríguez H., Aida G.
dc.creatorVilalta A., José A.
dc.date2018-05-16
dc.date.accessioned2020-07-09T21:13:22Z
dc.date.available2020-07-09T21:13:22Z
dc.identifierhttp://revistas.uach.cl/index.php/estped/article/view/2356
dc.identifier10.4067/S0718-07052014000100009
dc.identifier.urihttps://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/139113
dc.descriptionSubjects with important failure rates demand teachers having relevant information about their students to accomplish a differentiated teaching process. Ordinal logistic regression is used to build an equation that relates students' marks in Probabilistic Models of Processes (MPP according to its acronym in Spanish), which is a subject taught in the second year of Industrial Engineering studies, with first year results. Data from 274 students belonging to two different academic years were used to achieve as the best equation, the one that relates MPP grade with the average mark of science subjects studied in the first year. Probability estimations obtained with this model were used as a starting point to develop a method that allowed the prediction of MPP condition for those students who took this subject in the academic year 2011-2012.en-US
dc.descriptionEn las materias donde el índice de fracaso es considerable, es fundamental que el profesor posea información relevante sobre sus alumnos para desarrollar un tratamiento diferenciado en la enseñanza. En el trabajo se emplea la regresión logística ordinal para construir una ecuación que relacione la calificación en la asignatura Modelos Probabilísticos de los Procesos (MPP), la cual se imparte en segundo año de la carrera de Ingeniería Industrial, con sus resultados en primer año. Con los datos de 274 estudiantes pertenecientes a dos cursos académicos distintos, se obtuvo como mejor ecuación la que relaciona la evaluación en MPP con el promedio del alumno en las asignaturas de ciencia que recibe en primer año. Las estimaciones de probabilidad conseguidas con este modelo se usaron como base para el desarrollo de un método que permitió predecir el estado en la asignatura de los alumnos que la recibieron a inicios del curso 2011-2012.es-ES
dc.descriptionEm conteúdos onde o índice de fracasso é significativo, é essencial que o professor tenha informações relevantes sobre seus alunos para desenvolver uma prática de ensino diferenciada. No trabalho, emprega-se a regressão logística ordinal para construir uma equação que relaciona a qualificação à disciplina, Modelos Probabilísticos de Processos (MPP), ministrada no segundo ano de Engenharia Industrial, a partir dos resultados do primeiro ano. Partindo dos dados de 274 estudantes provenientes de dois anos letivos diferentes, concretizou-se como melhor equação aquela que relaciona avaliação em MPP com a média do estudante das disciplinas de ciências recebidas no primeiro ano. As estimativas de probabilidade obtidas a partir de esse modelo foram utilizadas como base para o desenvolvimento de um método que nos permitiu prever o estado na disciplina cursada por estudantes no início dos anos letivos 2011-2012.pt-BR
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Austral de Chile, Facultad de Filosofía y Humanidades.es-ES
dc.relationhttp://revistas.uach.cl/index.php/estped/article/view/2356/2835
dc.relationhttp://revistas.uach.cl/index.php/estped/article/view/2356/3496
dc.rightsDerechos de autor 2014 Estudios Pedagógicoses-ES
dc.sourcePedagogical Studies; Vol. 40 Núm. 1 (2014); 145-162en-US
dc.sourceEstudios Pedagógicos; Vol. 40 Núm. 1 (2014); 145-162es-ES
dc.source0718-0705
dc.source0716-050X
dc.titlePredicting Performance in a Subject Using Ordinal Logistic Regressionen-US
dc.titlePredicción del rendimiento en una asignatura empleando la regresión logística ordinales-ES
dc.titlePrevendo desempenho em um assunto por meio de regressão logística ordinalpt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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