Algoritmo para a identificação da perda de alunos
Algoritmo de regressão logística para a identificação da perda de alunos
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O objetivo da pesquisa foi determinar como o algoritmo de regressão logística influencia a identificação da deserção de alunos na Universidade para o Desenvolvimento Andino em 2019.O trabalho de investigação tem um nível de investigação preditivo. Foram utilizados inquéritos a uma população de 203 estudantes e a uma amostra de 133 estudantes do primeiro ciclo de todos os programas de estudo da universidade.De acordo com os resultados obtidos com a aplicação do modelo, 11,28% dos estudantes mencionaram que nunca tiveram factores relacionados com a família para tomar a decisão ...
O objetivo da pesquisa foi determinar como o algoritmo de regressão logística influencia a identificação da deserção de alunos na Universidade para o Desenvolvimento Andino em 2019.O trabalho de investigação tem um nível de investigação preditivo. Foram utilizados inquéritos a uma população de 203 estudantes e a uma amostra de 133 estudantes do primeiro ciclo de todos os programas de estudo da universidade.De acordo com os resultados obtidos com a aplicação do modelo, 11,28% dos estudantes mencionaram que nunca tiveram factores relacionados com a família para tomar a decisão de abandonar os estudos, enquanto 23,16% mencionaram que sempre tiveram factores relacionados com a família; na dimensão Factores Académicos, 16,24% dos estudantes mencionaram que nunca tiveram factores relacionados com a família para tomar a decisão de abandonar os estudos. Na dimensão Factores Académicos, 16,24% dos estudantes referiram que nunca tiveram quaisquer incidentes académicos que os levassem a tomar a decisão de abandonar os estudos e 7,97% sempre; de acordo com os resultados obtidos relativamente à dimensão Factores Socioeconómicos, 8,27% dos estudantes referiram que nunca tiveram quaisquer incidentes sociais ou económicos que os levassem a abandonar os estudos e 6,02% sempre.
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