ABSTRACT
Resumen Introducción. En este artículo se presentan los resultados finales de la investigación Árboles de decisión como metodología para determinar el rendimiento académico en educación superior. Objetivo. Explicar el rendimiento académico de los alumnos que cursan asignaturas relacionadas con la programación en una institución de nivel superior ubicada en la zona urbana de Pánuco, Veracruz, México. El rendimiento académico presenta una situación que no solamente preocupa a las instituciones educativas, sino también a los estudiantes, padres de familia, profesores y directores. Puede mencionarse que este presenta también una situación mundial y que es investigado en diferentes áreas de conocimiento. Materiales y Métodos. Se aplicó un cuestionario a 341 estudiantes repartidos en el segundo, cuarto y sexto semestre. Se utilizaron dos técnicas de modelado estadístico: árbol de decisión y regresión lineal múltiple, para definir qué variables independientes están asociadas al rendimiento académico. Resultados. Se ubica que las variables de aprendizaje en el aula y las tutorías externas están relacionadas con la variable de rendimiento académico y que el 48.1 % de los alumnos necesitan algún apoyo académico o capacitación externa para el reforzamiento de la programación. Conclusiones. Se recomienda implementar estrategias de mejora para reducir la sobrecarga de trabajo de los alumnos. También realizar una sensibilización antes de aplicar la encuesta y que los cuestionarios sean aplicados en fechas de exámenes ya que los alumnos se encuentran en niveles altos de estrés. En trabajos posteriores se tiene contemplado poder evaluar los efectos sobre el rendimiento académico, económico, social y cultural.
Abstract Introduction. This article presents the results of the Decision Trees research as a methodology to determine academic performance in higher education. Objective. Explain the academic performance of students taking subjects related to programming at a higher-level institution located in the urban area of Pánuco, Veracruz, Mexico. Academic performance presents a situation that not only concerns educational institutions, but also students, parents, teachers, and principals. It can be mentioned that this also presents a world situation and that it is investigated in different areas of knowledge. Materials and methods. A questionnaire was applied to 341 students distributed in the second, fourth and sixth semester. Two statistical modeling techniques were used: decision tree and multiple linear regression, to define which independent variables are associated with academic performance. Results. It is located that the learning variables in the classroom and the external tutorials are related to the academic performance variable and that 48.1 % of the students need some academic support or external training to reinforce the programming. Conclusions. It is recommended to implement improvement strategies to reduce the work overload of the students. Also make an awareness before applying the survey and that the questionnaires are applied on test dates since the students are at high levels of stress. Future research could evaluate the effect on academic, economic and cultural performance.
Resumo Introdução. Este artigo apresenta os resultados da pesquisa Árvores de Decisão como uma metodologia para determinar o desempenho acadêmico no ensino superior. Objetivo. Explique o desempenho acadêmico dos estudantes que cursam matérias relacionadas à programação em uma instituição de nível superior localizada na área urbana de Pánuco, Veracruz, México. O desempenho acadêmico apresenta uma situação que diz respeito não apenas às instituições de ensino, mas também a estudantes, pais, professores e diretores. Pode-se mencionar que isso também apresenta uma situação mundial e é investigada em diferentes áreas do conhecimento. Materiais e métodos. Foi aplicado um questionário a 341 alunos distribuídos no segundo, quarto e sexto semestre. Foram utilizadas duas técnicas de modelagem estatística: árvore de decisão e regressão linear múltipla, para definir quais variáveis independentes estão associadas ao desempenho acadêmico. Resultados. Fica localizado que as variáveis de aprendizagem em sala de aula e os tutoriais externos estão relacionados à variável desempenho acadêmico e que 48,1 % dos alunos precisam de algum apoio acadêmico ou treinamento externo para reforçar a programação. Conclusões. Recomenda-se implementar estratégias de melhoria para reduzir a sobrecarga de trabalho dos alunos. Lembre-se também antes de aplicar a pesquisa e que os questionários sejam aplicados nas datas dos testes, uma vez que os alunos estão em altos níveis de estresse.