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Item Incidencia del contexto violento del barrio Alberto Lleras Camargo en el desempeño académico de los estudiantes del grado 9° de la institución educativa Francisco José de Caldas del distrito de Buenaventura(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Campaz Quintero, Ileana Eunice; Pretel Meneses, Álvaro JoséLa presente tesis de grado tiene por objeto identificar la incidencia del contexto violento del barrio Alberto Lleras Camargo en el desempeño académico de los estudiantes del grado 9° de la Institución Educativa Francisco José de Caldas del Distrito de Buenaventura. El método implicó por un lado la búsqueda de diferentes fuentes bibliográficas correspondientes a bases de datos oficiales de autoridades como la policía, informes de Fundaciones que rastrean eventos delictivos en Colombia y el Distrito de Buenaventura, así como bibliografía especializada en bases de datos de universidades nacionales y extranjeras. La información primaria se recopiló por medio de entrevistas realizadas a 5 estudiantes de grado 9° de la Institución Educativa previamente referenciada, un docente, una madre de familia, una funcionaria del ICBF y otra de la Policía de Infancia y Adolescencia. En lo teórico se trabajó las situaciones contextuales de violencia, las acciones de los grupos armados dentro del contexto violento y su influencia en el desempeño académico de los estudiantes. Entre los resultados se encontró que hay afectaciones tales como: límites a la libre circulación de los estudiantes, alteraciones emocionales que modifican su comportamiento y actitudes; algunos estudiantes se vuelven retraídos, inseguros, agresivos y esto conlleva a que se afecte su desempeño escolar y que también reproduzcan actos violentos fuera y dentro de la Institución. Se plantea la necesidad de trabajar de la mano de diferentes instituciones con profesionales de diferentes profesiones, los ambientes familiares, institucionales y comunitarios, con el fin de restablecer derechos y propender por ambientes en los que los estudiantes y sus familias desarrollen habilidades sociales y aspectos como el asertividad, la resiliencia y el respeto por el otro y sus diferencias.Item Minería de datos educativos para identificar factores que afectan el rendimiento académico en Colombia(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) García Fernández, Joan Sebastián; Beltrán García, Diana Milena; Torres Valencia, Cristian AlejandroEste proyecto aplicado identificó y analizó los factores que incidieron significativamente en el rendimiento académico de los estudiantes en Colombia, utilizando técnicas de minería de datos educativos (EDM) y modelos de aprendizaje automático. La investigación partió del reconocimiento de que, a pesar de la disponibilidad de datos generados en instituciones educativas, estos no se aprovechaban adecuadamente para fundamentar decisiones pedagógicas y políticas educativas. La problemática abordada se centró en la alta heterogeneidad del rendimiento académico de los estudiantes, evidenciada en brechas de aprendizaje y oportunidades entre sectores rurales y urbanos, así como entre instituciones oficiales y no oficiales. Para dar respuesta a esta problemática, se recopilaron y depuraron datos académicos provenientes de fuentes abiertas del ICFES. Posteriormente, se identificaron variables significativas mediante técnicas de minería de datos y se construyeron modelos predictivos orientados a estimar el rendimiento académico. El proyecto también realizó un análisis comparativo entre contextos geográficos, evidenciando brechas educativas y permitiendo formular recomendaciones basadas en evidencia. Entre los resultados más relevantes se destacaron la identificación de factores socioeconómicos e institucionales asociados al rendimiento académico, la validación del modelo XGBoost como el algoritmo con mejor desempeño predictivo y estabilidad, así como la identificación de diferencias significativas entre contextos rurales y urbanos. Estos resultados pueden servir como insumo para la toma de decisiones pedagógicas y administrativas en instituciones educativas, así como para la formulación de políticas orientadas a la equidad educativa en Colombia.Item Modelo de clasificación para predecir la salud mental en estudiantes universitarios en Cali: Un enfoque basado en algoritmos desde el modelo de determinantes sociales de la salud(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Chaparro Jiménez, Alix Meryam; Ruiz Chacón, Gustavo Adolfo; Charry Jiménez, Jorge Iván; Rocha Niño, Hernán Camilo; Cadavid Ruiz, NataliaComprender los factores asociados con la salud mental de los estudiantes universitarios es de suma importancia en la sociedad actual. Con la intención de abordar este panorama, se realizó un estudio predictivo para identificar los determinantes sociales de la salud que inciden en la percepción de tres aspectos de salud mental negativa y tres de salud mental positiva de estudiantes de pregrado de una institución educativa en Cali. Para ello, se utilizó un enfoque basado en algoritmos en el cual se emplearon datos de 2.786 estudiantes universitarios, documentándose el desarrollo de cuatro modelos de clasificación y su ejecución para cada una de las variables a predecirItem Modelo predictivo del desempeño académico en el Distrito de Barranquilla mediante técnicas de ciencia de datos(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Acosta Quintero, Laura Melisa; Ortega Lenis, DeliaEl presente proyecto aplicado desarrolló un modelo predictivo del desempeño académico de los estudiantes del Distrito de Barranquilla en el Examen Saber 11°, a partir de los microdatos públicos del repositorio DataICFES correspondientes al período 2014-2 a 2024-2. Tras un proceso de consolidación, diagnóstico, limpieza e ingeniería de variables sobre 183.984 registros, se seleccionaron 17 predictores socioeducativos mediante criterios estadísticos (ANOVA, η²) y algorítmicos (Información Mutua y Random Forest Feature Importance). El análisis no supervisado mediante FAMD y K-Means segmentó la población en dos perfiles a lo largo de un gradiente socioeducativo dominante: uno aventajado (≈31%) y otro vulnerable (≈69%), con una brecha de 48 puntos en el puntaje promedio. Para el modelado supervisado se entrenaron y compararon cinco algoritmos: regresión lineal, Ridge, Lasso, Random Forest y XGBoost sobre la variable continua Puntaje Global. XGBoost optimizado mediante RandomizedSearchCV con TimeSeriesSplit resultó el modelo de mejor desempeño, con un error medio de 35 puntos en una escala de 0 a 500 y una varianza explicada cercana al 38% (R²) sobre una cohorte futura no observada. El análisis de interpretabilidad mediante valores SHAP identificó el nivel socioeconómico del establecimiento, los hábitos de lectura diaria y la edad de presentación como las variables dominantes, seguidas por la educación de los padres, evidenciando que el contexto institucional y el capital cultural familiar presentan mayor contribución predictiva que la riqueza material directa. Estos hallazgos delimitan las condiciones de uso del modelo como herramienta de apoyo a la política pública educativa del Distrito y confirman la viabilidad de construir, con datos públicos y técnicas estándar, un instrumento predictivo interpretable y contextualizado.