Detección temprana del rendimiento académico de estudiantes universitarios de primer ciclo mediante el análisis discriminante

This work aims to identify students who would only pass at most two out of five enrolled courses from semester 2016-2 of the General Studies Program of Universidad de Lima. The study is based on predictive models constructed with data collected on semester 2016-1 through discriminant analysis. The student’s population was divided in three domains of study. Then, independent predictive models for academic performance were constructed using Fisher’s classification functions which were evaluated by performance indicators and the Receiver Operating Characteristic curve (ROC).En este estudio se ha procurado identificar a los ingresantes que aprobarían a lo más dos de los cinco cursos en los que se matricularon para el semestre 2016-2 del Programa de Estudios Generales de la Universidad de Lima. Dicha identificación se basó en modelos de predicción, construidos con datos del semestre 2016-1 mediante el uso de análisis discriminante. La población de ingresantes se dividió en tres dominios de estudio y se construyeron modelos independientes de predicción para el rendimiento académico utilizando las funciones de clasificación de Fisher, evaluadas mediante los indicadores de rendimiento y la curva Receiver Operating Characteristic (ROC)

Detección temprana del rendimiento académico de estudiantes universitarios de primer ciclo mediante el análisis discriminante

En este estudio se ha procurado identificar a los ingresantes que aprobarían a lo más dos de los cinco cursos en los que se matricularon para el semestre 2016-2 del Programa de Estudios Generales de la Universidad de Lima. Dicha identificación se basó en modelos de predicción, construidos con datos del semestre 2016-1 mediante el uso de análisis discriminante. La población de ingresantes se dividió en tres dominios de estudio y se construyeron modelos independientes de predicción para el rendimiento académico utilizando las funciones de clasificación de Fisher, evaluadas mediante los indicadores de rendimiento y la curva Receiver Operating Characteristic (ROC).This work aims to identify students who would only pass at most two out of five enrolled courses from semester 2016-2 of the General Studies Program of Universidad de Lima. The study is based on predictive models constructed with data collected on semester 2016-1 through discriminant analysis. The student’s population was divided in three domains of study. Then, independent predictive models for academic performance were constructed using Fisher’s classification functions which were evaluated by performance indicators and the Receiver Operating Characteristic curve (ROC)