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dc.creatorGuillén Sánchez, Edgar
dc.creatorChinchilla Brenes, Sonia
dc.date2011-01-01
dc.date.accessioned2016-05-03T14:34:07Z
dc.date.available2016-05-03T14:34:07Z
dc.identifierhttp://revistas.ucr.ac.cr/index.php/educacion/article/view/2243
dc.identifier10.15517/revedu.v29i2.2243
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/23325
dc.descriptionThis study presents a statistical analysis conducted to determine a model which detects students at risk of academic failure at the Costa Rica Institute of Technology. The population is composed of students who were admitted to undergraduate programs in 1995. The dependent variable was the students´ performance for seven years: drop-outs in the first semester, drop-outs in the second semester, drop-outs in any other semester, students currently registered and graduate students. The independent variables were: the Institute’s entrance examination score and its components (High School, Math and Oral Components of the Academic Aptitude Test), type of high school (private or public, academic, technical or agricultural) geographic area, academic achievement indicators during the first semester, gender and major. A Logistic Regression Analysis model was used for an accurate classification of the 79.9% of the students in the categories of undergraduate and graduate. The model includes indicators of both academic performance and the number credits obtained in the students´ majors.en-US
dc.descriptionEn la presente investigación se practican análisis estadísticos para derivar una ecuación que permita detectar a los estudiantes en riesgo de fracaso académico en el ITCR. Se trabajó con los estudiantes que ingresaron el primer semestre de 1995 a programas de bachillerato bajo la modalidad semestral. Como variable dependiente se manejó la trayectoria seguida por el estudiante a lo largo de siete años (hasta marzo del 2002): Deserción formal; Deserción el primer semestre; Deserción el segundo semestre; Deserción en un semestre posterior; Aún matriculado; Graduado. Como variables independientes se incluyeron el Puntaje de Admisión y sus componentes (Cuarto Ciclo, puntajes en las partes verbal y matemática de la Prueba de Aptitud Académica), Colegio de procedencia (tipo de jornada, tipo de financiamiento y modalidad), Zona geográfica de procedencia; indicadores de rendimiento académico durante el primer semestre; Sexo del estudiante; Carrera en que se matriculó el estudiante. Una ecuación de regresión logística permite clasificar correctamente al 79.9% de los estudiantes en las categorías de Graduado- No Graduado. En ella se incluyen indicadores de rendimiento académico durante el primer semestre y Carrera en que se matriculó el estudiante.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherFacutad de Educación, Universidad de Costa Ricaes-ES
dc.rightsCopyright (c) 2014 Revista Educaciónes-ES
dc.sourceRevista Educación; Vol. 29, Núm. 2 (2005): Revista Educación; 123-138es-ES
dc.sourceRevista Educación - Journal of Education; Vol. 29, Núm. 2 (2005): Revista Educación; 123-138en-US
dc.sourceRevista de Educación; Vol. 29, Núm. 2 (2005): Revista Educación; 123-138pt-PT
dc.source2215-2644
dc.source0379-7082
dc.subjecthigher educationen-US
dc.subjectacademic achievementen-US
dc.subjectgraduation figures students at risk of academic failureen-US
dc.subjecteducación superiores-ES
dc.subjectrendimiento académicoes-ES
dc.subjectgraduaciónes-ES
dc.subjectriesgo académicoes-ES
dc.titleDetección de estudiantes en riesgo académico en el Instituto Tecnológico de Costa Ricaes-ES
dc.typeartículo científico


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