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Investigación sobre la deserción escolar en Colombia mediante el uso de técnicas de machine learning

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dc.contributor.advisorMira Mejía, Jhon Fredy
dc.contributor.authorDiosa Guiral, Humberto
dc.contributor.authorOspina López, Juan Esteban
dc.contributor.authorReina Morales, Hernán Darío
dc.contributor.authorLópez Bedoya, Gustavo
dc.date.accessioned2024-01-31T21:15:42Z
dc.date.available2024-01-31T21:15:42Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDe Acuerdo con los datos del Ministerio de Educación Nacional, alrededor de unos 400.000 niños y jóvenes han desertado de sus instituciones educativas entre finales de 2022 e inicios del 2023, Esta cifra muestra un notable incremento en comparación con el año anterior, cuando el promedio de deserción escolar fue de 330,000 estudiantes entre 2021 y 2022 (Moreno, 2023) Con lo anteriormente dicho estas cifras son alarmantes ya que tienen una influencia significativa y negativa en el desarrollo social e individual de los niños, niñas y jóvenes que deciden tomar esta decisión y que eventualmente se verán impedidos de acceder a un trabajo que les proporcione una vida digna, mejorar su nivel de vida y contribuir al progreso del país. La falta de infraestructura en algunas zonas del país se convierten también en un obstáculo bastante grande a la hora de acceder a una buena educación para los niños y jóvenes, la falta de transporte, la distancia entre su hogar y el colegio, la falta de maestros debido al difícil acceso y las malas instalaciones son retos por los cuales tienen que atravesar los jóvenes que residen en zonas rurales, en donde la mejor salida para seguir con su formación como persona es el trabajo de campo o colaborar incluso con grupos armados ilegales, de acuerdo con esto los municipios con mayor índice de deserción en el país son Putumayo con una tasa del 8,11%, después a este se encuentran Arauca, Guainía y Caquetá (Rodríguez, 2023) lugares donde la violencia a raíz del conflicto armado el índice es bastante alto. De acuerdo con toda la información anterior se busca utilizar las herramientas del machine learning, para predecir la cantidad de niños y jóvenes que podrían terminar su vida educativa en un futuro y sobre esta manera lograr que estas personas cambien su estilo de vida y tengan la educación que por diferentes motivos ya anteriormente mencionados se vieron en la obligación de abandonar y en muchos casos no volver a retomar por diferentes razones o circunstancias en las cuales se tienen que ver enfrentados día a día en donde algunos lo logran superar y otros se ven derrotados.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreelevelTecnologíaspa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Industrialspa
dc.description.degreenameTecnólogo(a) en Desarrollo de Softwarespa
dc.format.extent37 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2130
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.publisher.programIngeniería Industrialspa
dc.publisher.programTecnología en Desarrollo de Softwarespa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectDeserción escolarspa
dc.subjectHerramientasspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectPredicciónspa
dc.subjectEducaciónspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembDeserción en educación básica
dc.subject.lembDeserción escolar
dc.titleInvestigación sobre la deserción escolar en Colombia mediante el uso de técnicas de machine learningspa
dc.title.alternativeAnálisis de la deserción escolar en Colombia mediante el uso de técnicas de machine learning
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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