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Density-Based Unsupervised Learning Algorithm to Categorize College Students into Dropout Risk Levels
(2022-11) Valles Coral, Miguel Angel; Salazar Ramírez, Luis; Injante Ore, Richard Enrique; Hernandez Torres, Edwin Augusto; Juárez Díaz, Juan; Navarro Cabrera, Jorge Raul; Pinedo Tuanama, Lloy Pool; Vidaurre Rojas, Pierre
Compliance with the basic conditions of quality in higher education implies the design of strategies to reduce student dropout, and Information and Communication Technologies (ICT) in the educational field have allowed directing, reinforcing, and consolidating the process of professional academic training. We propose an academic and emotional tracking model that uses data mining and machine learning to group university students according to their level of dropout risk. We worked with 670 students from a Peruvian public university, applied 5 valid and reliable psychological assessment questionnaires to them using a chatbot-based system, and then classified them using 3 density-based unsupervised learning algorithms, DBSCAN, K-Means, and HDBSCAN. The results showed that HDBSCAN was the most robust option, obtaining better validity levels in two of the three internal indices evaluated, where the performance of the Silhouette index was 0.6823, the performance of the Davies–Bouldin index was 0.6563, and the performance of the Calinski–Harabasz index was 369.6459. The best number of clusters produced by the internal indices was five. For the validation of external indices, with answers from mental health professionals, we obtained a high level of precision in the F-measure: 90.9%, purity: 94.5%, V-measure: 86.9%, and ARI: 86.5%, and this indicates the robustness of the proposed model that allows us to categorize university students into five levels according to the risk of dropping out.
Modelo de gestión bibliométrico y su efecto en el ranking de producción científica de la Universidad Nacional de San Martín – Tarapoto
(Universidad Nacional de San Martín, 2019) Valles Coral, Miguel Angel; Palomino Alvarado, Gabriela del Pilar; Hernandez Torres, Edwin Augusto
El interés mostrado por las universidades a partir de la aparición de las mismas en los rankings universitarios de acuerdo a su nivel de producción científica, visibilidad e impacto ha generado una corriente que ha motivado que las mismas mejoren sus estrategias y prácticas de publicación a fin de lograr una mayor cantidad de resultados de sus investigaciones publicadas en revistas indexadas. Esta investigación buscó mejorar el ranking de producción científica de la Universidad Nacional de San Martín – Tarapoto, mediante la implantación de un modelo de gestión evalúe adecuadamente los principales indicadores bibliométricos a través de un estudio multimetódico, descriptivo correlacional a una muestra de 186 docentes, con quienes se ha trabajado la implantación del modelo para el fortalecimiento de competencias en identificación y afiliación institucional, visibilidad y factor de impacto, sistemas de revistas abiertas y estrategias para mejorar el posicionamiento en los rankings. El resultado de la capacitación mejora significativamente las competencias ya que antes el 95,7% y 4,3% tenían un nivel bajo y regular, mientras que después el 66,7% y 33.3% obtuvieron un puntaje de regular y bueno, esto ha permitido mejorar el ranking de la universidad ya que en el último semestre (periodo en el que se realizó la intervención del proyecto) la Universidad Nacional de San Martín – Tarapoto, ha pasado de estar en el puesto 64, hasta el puesto 46, logrando una mejora 18 posiciones y podemos concluir que es gracias al trabajo articulado del proyecto que le ha permitido posicionarse mejor.
Motivación de logro, ansiedad en el rendimiento académico de estudiantes en estadística aplicada de administración de la UNSM-T
(Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial, 2022-04-22) Hernandez Torres, Edwin Augusto; Galvez Diaz, Marco Armando
El presente trabajo de investigación intitulado: “Motivación de logro, ansiedad en el rendimiento académico de estudiantes en estadística aplicada de administración de la UNSM- Tarapoto”, tiene como objetivo determinar la influencia de la motivación de logro y la ansiedad de aprendizaje en el rendimiento académico en la asignatura de Estadística Aplicada de los estudiantes del IV ciclo de Administración de la Universidad Nacional de San Martín- Tarapoto, y establecer un modelo de regresión lineal múltiple que permita predecir el rendimiento académico a través de analizar el comportamiento de motivación de logro y ansiedad ante las asignaturas como la estadística aplicada, es una investigación tipo básica, nivel explicativo, no experimental, creando un modelo relacional multivariado. Participaron 68 estudiantes matriculados en el curso de Estadística Aplicada de la carrera profesional de Administración de la Facultad de Ciencias Económicas, Financieras y, se empleó la técnica de encuesta, con consentimiento informado.