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Predicción de la reprobación de cursos de matemática básicos en las carreras de Física, Meteorología, Matemática, Ciencias Actuariales y Farmacia

Bibliographic Data

ID5922368
AuthorsLuis Rojas-Torres, Luis Torres (0000-0002-9085-2703, Universidad de Costa Rica, corresponding author)
Year2014
Volume18
Issue3
Pages3-15
Publication date2014-09-01
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueRevista Electrónica Educare (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1409-4258 • E-ISSN: 1409-4258
PublisherUniversidad Nacional de Costa Rica (PUBLISHER)
DOI10.15359/ree.18-3.1
OpenAlexW2078129163
LanguageES
Citations received1
References cited2

Recibido 5 de junio de 2013 • Corregido 4 de abril de 2014 • Aceptado 22 de agosto de 2014Este artículo sintetiza un estudio realizado en el 2013, con el objetivo de predecir la reprobación en cursos de matemática por parte de los estudiantes de las carreras de Farmacia, Matemática, Ciencias Actuariales, Física y Meteorología de la Universidad de Costa Rica (UCR). Mediante la técnica estadística de regresión logística, aplicada a la cohorte del 2010, se pronosticó la reprobación de los estudiantes de estas carreras en uno de sus cursos introductorios de matemática (Cálculo I para Física y Meteorología, Principios de matemática para Matemática y Ciencias actuariales y ecuaciones diferenciales aplicadas para Farmacia). Para estos modelos se utilizaron, como variables predictivas, los componentes del promedio de admisión a la UCR, el género del estudiante y el porcentaje de ítems correctos en la Prueba de Habilidades Cuantitativas (HC). La variable con mayor importancia en todos los modelos fue HC y los modelos con mejores porcentajes de clasificación correcta de casos fueron las regresiones logísticas. Para los casos utilizados en la estimación de los modelos de Física-Meteorología, Farmacia y Matemática-Ciencias Actuariales se obtuvo un 89.8%, 73.6% y 93.9% de clasificación correcta, respectivamente

Humanities · Educational Outcomes and Influences · Mathematics · Philosophy

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  • Applied Logistic Regression

    David W Hosmer, Stanley Lemeshow•Applied logistic regression•2000

  • A comprehensive meta-analysis of the predictive validity of the Graduate Record Examinations

    Nathan R Kuncel, Sarah A Hezlett et al.•Psychological Bulletin•2001

Citations per year0.5
Citation span2024 - 2024 (1)
Highly citedNo

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