Predicción de la deserción estudiantil y aplicación de learning analytics en la Escuela Ing. Cassaffousth

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Fil: Roldán, Cristhian Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Roldán, Cristhian Gabriel
Otros Autores: Quadro, Martín
Formato: masterThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Analítica de datos
Colegio técnico
Software SPSS
Argentina
Córdoba
Plan de acción
Deserción estudiantil
Método de regresión lógica binaria
SARS-CoV-2
COVID-19
COVID 19
Covid-19
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/18019
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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spelling I10-R141-11086-180192023-08-30T12:05:37Z Predicción de la deserción estudiantil y aplicación de learning analytics en la Escuela Ing. Cassaffousth Roldán, Cristhian Gabriel Quadro, Martín Analítica de datos Colegio técnico Software SPSS Argentina Córdoba Plan de acción Deserción estudiantil Método de regresión lógica binaria SARS-CoV-2 COVID-19 COVID 19 Covid-19 Fil: Roldán, Cristhian Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Roldán, Cristhian Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. El presente trabajo tiene como objetivo introducir conceptos generales acerca de la analítica de datos en el contexto del colegio técnico IPET N°247 “Ing. Carlos A. Cassaffousth” y cómo este proceso puede contribuir a la gestión educativa y el desarrollo de planes de acción. A su vez se intentará determinar un modelo de predicción para evitar la deserción estudiantil, mediante el método de regresión lógica binaria, utilizando el software SPSS. Fil: Roldán, Cristhian Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Roldán, Cristhian Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. 2021-04-30T18:54:28Z 2021-04-30T18:54:28Z 2020-12-28 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/18019 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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