Algoritmo per l'identificazione dell'abbandono degli studenti
Algoritmo di regressione logistica per l'identificazione dell'abbandono degli studenti
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Lo scopo della ricerca è stato quello di determinare come l'algoritmo di regressione logistica influisce sull'identificazione della diserzione degli studenti presso l'Università per lo Sviluppo Andino nel 2019.Il lavoro di ricerca ha un livello di indagine predittivo. Sono stati utilizzati sondaggi su una popolazione di 203 studenti e un campione di 133 studenti del primo ciclo di tutti i programmi di studio dell'università.Secondo i risultati ottenuti dall'implementazione del modello, l'11,28% degli studenti ha dichiarato di non aver mai avuto fattori legati alla famiglia per prendere la d...
Lo scopo della ricerca è stato quello di determinare come l'algoritmo di regressione logistica influisce sull'identificazione della diserzione degli studenti presso l'Università per lo Sviluppo Andino nel 2019.Il lavoro di ricerca ha un livello di indagine predittivo. Sono stati utilizzati sondaggi su una popolazione di 203 studenti e un campione di 133 studenti del primo ciclo di tutti i programmi di studio dell'università.Secondo i risultati ottenuti dall'implementazione del modello, l'11,28% degli studenti ha dichiarato di non aver mai avuto fattori legati alla famiglia per prendere la decisione di abbandonare gli studi, mentre il 23,16% ha dichiarato di aver sempre avuto fattori legati alla famiglia; nella dimensione Fattori accademici, il 16,24% degli studenti ha dichiarato di non aver mai avuto fattori legati alla famiglia per prendere la decisione di abbandonare gli studi. Il 24% ha dichiarato di non aver mai avuto incidenti accademici che li hanno portati a prendere la decisione di abbandonare gli studi e il 7,97% sempre; secondo i risultati ottenuti rispetto alla dimensione Fattori socioeconomici, l'8,27% degli studenti ha dichiarato di non aver mai avuto incidenti sociali o economici che li hanno portati ad abbandonare gli studi e il 6,02% sempre.
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