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dc.contributor.advisorAbadía, Luz Karime
dc.contributor.authorEsquivel, Nicolas
dc.contributor.authorRubio, Alejandra
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.date.accessioned2022-06-30T19:41:00Z
dc.date.accessioned2023-05-11T17:13:57Z
dc.date.available2022-06-30T19:41:00Z
dc.date.available2023-05-11T17:13:57Z
dc.date.created2022-06-14
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/105611
dc.description.abstractEste artículo identifica los factores que mejor predicen el valor agregado en el desempeño académico de los estudiantes de educación superior en Colombia utilizando una metodología de Machine Learning y los exámenes estandarizados de salida del colegio y la universidad, Saber 11 y Saber Pro. Los resultados muestran que los principales predictores varían por área de desempeño. El valor agregado en matemáticas está principalmente explicado por el área de conocimiento en el que se encuentre el programa académico cursado por el estudiante y las características del colegio del que se graduó de bachillerato, mientras que para lenguaje influyen más las características socioeconómicas del estudiante y las características de la institución en la que realizó sus estudios de educación superior.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectValor agregadospa
dc.subjectEducación superiorspa
dc.subjectMachine Learningspa
dc.title¿Cuáles son los mejores predictores del valor agregado en el desempeño académico en Colombia? Una aplicación de Machine Learningspa


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Trabajo de grado - ARP y NEB.pdf594.8Kbapplication/pdfView/Open

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