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Expositores
Alex Carrillo
Alejandra Escobar
Angela Castillo
Maverick Bustillo
Cap 2.
Cap 3.
Cap 1.
Cap 4.
Cap 5.
En los últimos años la carrera de Ingeniería en Sistemas ha sufrido un aumento en su población estudiantil convirtiéndose en la ingeniería con mayor número de estudiantes dentro de las demás ingenierías.
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Determinar cuáles son los motivos, causas o factores por los que existen alumnos que destacan de los demás a pesar de la problemática que conlleva la sobrepoblación estudiantil.
Recolectar, clasificar y procesar información tomada de primera mano a través de una encuesta aplicada a la población de estudiantes de la facultad de ingeniería en sistemas.
Tercer periodo del 2018 la facultad de ingeniería contaba con un total de 6,545 alumnos.
De los cuales 2,017 alumnos fueron para ingeniería en sistemas.
Elementos de
un LMS
¿Que es
un LMS?
Ventajas y desventajas
Planteamiento de la Investigación
Implementamos la metodología de investigación cuantitativa con un enfoque descriptivo
Disciplina
del estudiante
Nivel
Exploratorio
Nivel
Relacional
Estrategias educativas
Inversión de recursos
Nivel
Explicativo
Nivel
Aplicativo
Nivel
Descriptivo
Nivel
Predictivo
Operatividad de Variables
La sobrepoblación de estudiantes en la carrera de ingeniería en sistemas de Ciudad Universitaria en la Universidad Nacional Autónoma de Honduras.
Disciplina del estudiante
Horarios adecuados
Motivación
personal
Estrategias educativas
Planificación docente
Cantidad de estudiantes que no se destacan debido a la sobrepoblación estudiantil
Mejora de rendimiento
Facilidad de acceso
Seguimiento individual
Recursos digitales
Control y organización
Variable Dependiente
Sobrepoblación
Demográfico
Encuesta
Inversión economica
Motivación y
Hábitos
Interrupción academica
Plataformas virtuales
El capítulo cuatro esta subdividido en los siguientes incisos:
• Limpieza de datos.
• Análisis descriptivo
• Análisis correlacional.
• Análisis explicativo.
• Solución tecnológica.
En esta sección tratamos aquello datos de nuestra encuesta que son erróneos o pueden generar errores como valores vacíos o valores atípicos de nuestros datos.
En la sección de análisis descriptivo describimos cada una de nuestras variables y su comportamiento porcentual a modo de resumen estadístico utilizando tablas de frecuencia, diagramas Q-Q plots, diagramas boxplot etc.
Como se puede notar el resumen de esta variable indica que que los estudiantes matriculan un promedio de 4 a 6 clases por periodo.
En esta sección correlacionamos aquellas variables de nuestro interés según nuestras preguntas de investigación para poder concluir sobre ellas.
Utilizando funciones de table, prop.table y ggplot generamos gráficos que nos ayudaron a entender el comportamiento de la información recolectada.
como se puede notar en la correlación los estudiantes indican que han sufrido alguna demora en la carrera y que si consideran que la carrera esta sobre poblada
En la sección de análisis explicativo identificamos aquella variable que consideramos da respuesta a la problemática de nuestra investigación y la sometemos a un proceso de regresión logística que nos permite identificar las variables que más importancia o influencia tiene sobre nuestra variable de respuesta
elegimos nuestra variable de respuesta
aplicamos la regresión al conjunto de variables la cual nos da el grado de importancia que tienen respecto a la variable de respuesta
En esta sección explicamos cómo funcionaran los servicios de comunicación de nuestra propuesta de solución tecnológica
" La educacion es el arma mas poderosa que puedes usar para cambiar el mundo"