Publication: Desarrollo de herramientas de recomendación y análisis del éxito académico. Caso de estudio: Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Authors
Abstract (Spanish)
Abstract (English)
Director
Advisors/Directors
Extent
Collections
References
(MITSDE), M. S. (16 de Septiembre de 2024). Data Imputation Techniques: Handling Missing Data in Machine Learning. Obtenido de https://blog.mitsde.com/dataimputation-techniques-handling-missing-data-in-machine-learning/
Abdelkhalek, A., & Mashaly, M. (2023). Addressing the class imbalance problem in network intrusion detection systems using data resampling and deep learning. J Supercomput, 79, 10611-10644. doi:10.1007/s11227-023-05073-x
Amaya-Amaya, A., Huerta-Castro, F., & Flores-Rodríguez, C. O. (2020). Big Data, una estratégica para evitar la deserción escolar en las IES. Revista Iberoamericana De Educación Superior, 11(31), 166-178. doi:10.22201/iisue.20072872e.2020.31.712
Buhl, N. (18 de Julio de 2023). ENCORD. Obtenido de F1 Score in Machine Learning: https://encord.com/blog/f1-score-in-machine-learning/
Chen, M., Liu, Q., Chen, S., Liu, Y., Zhang, C.-H., & Liu, R. (2019). XGBoost-Based Algorithm Interpretation and Application on Post-Fault Transient Stability Status Prediction of Power System. IEEE Access, 7, 13149-13158. doi:10.1109/ACCESS.2019.2893448
Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Association for Computing Machinery, 185-794. doi:10.1145/2939672.2939785
Davison Galvis, J. P., Montealegre Franco, D. C., & Molina Arcos, W. A. (2020). Análisis de las variables relacionadas con la caída de matriculados en la educación superior. Tesis de maestría. Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá. doi:10.11144/Javeriana.10554.51094
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. (1 de Diciembre de 2017). Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. Obtenido de PLAN DE DESARROLLO INSTITUCIONAL 2016 - 2025: https://www.escuelaing.edu.co/es/laescuela/planeacion/
Expresiones regulares de Python . (s.f.). Obtenido de Google for Education: https://developers.google.com/edu/python/regular-expressions?hl=es-419#basicpatterns
García Méndez, G. A. (2018). Factores asociados con la deserción de estudiantes de pregrado de la Universidad del Rosario. Tesis de maestría. Universidad Externado de Colombia, Bogotá. Obtenido de https://bdigital.uexternado.edu.co/entities/publication/1f993e18-42c1-40a4-b16cf04d096d3bbe
Google for Developers. (23 de Mayo de 2025). Clasificación: Exactitud, recuperación, precisión y métricas relacionadas. Obtenido de Machine Learning: https://developers.google.com/machine-learning/crashcourse/classification/accuracy-precision-recall?hl=es-419
Hoyos Torres, D. F., & Chavez León, N. A. (2023). Identificación de Principales Causas de Deserción Estudiantil en la Universidad Libre: Diseño de un Modelo Predictivo. (Tesis de maestría). Universidad Libre, Bogotá. Obtenido de https://hdl.handle.net/10901/25664
IBM. (11 de Octubre de 2024). ¿Qué es un almacén de datos? Obtenido de https://www.ibm.com/mx-es/topics/data-warehouse
IBM. (s.f.). IBM SPSS Statistics. Obtenido de IBM: https://www.ibm.com/eses/products/spss-statistics
ICFES. (27 de Marzo de 2025). Acerca del examen Saber 11°. Obtenido de https://www.icfes.gov.co/evaluaciones-icfes/saber-11/
Iglesias Gamarra, J. R., & Tapias Díaz, O. L. (Septiembre de 2023). Detección de patrones de bajo rendimiento académico, deserción estudiantil y de docentes e impacto de egresados con técnicas de minería de datos, en el programa de ingeniería electrónica en la Universidad Popular del Cesar. EIEI ACOFI, 1-10. doi:10.26507/paper.3050
Laboratorio de Economía de la Educación (LEE) de la Pontificia Universidad Javeriana. (2023). Informe No. 74 Deserción en la educación superior en Colombia. Obtenido de https://lee.javeriana.edu.co/publicaciones-y-documentos
Ministerio de Educación Nacional. (16 de Octubre de 2018). Sistema para la Prevención y Análisis de la Deserción en las Instituciones de Educación Superior - SPADIES 3.0. . Obtenido de https://www.mineducacion.gov.co/sistemasdeinformacion/1783/articles415244_cambio_mtodologico_spadies_3.pdf
Ministerio de Educación Nacional. (s.f.). Conozca los instructivos para consultas públicas en el SPADIES 3.0. Obtenido de https://www.mineducacion.gov.co/sistemasinfo/spadies/
Pandas. (s.f.). About pandas. Obtenido de https://pandas.pydata.org/about/
Seminara, M. (2021). De los efectos de la pandemia COVID-19 sobre la deserción universitaria: desgaste docente y bienestar psicológico estudiantil. Revista Educación Superior y Sociedad, 33(22), 402-421.
Suarez-Barón, M., Tinjaca Cristancho, C., & González-Sanabria, J. (Septiembre de 2020). Analítica de datos aplicada al estudio de deserción estudiantil en la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC. III Encuentro Internacional de Investigadores de la Red de Investigación en Gestión y Desarrollo Organizacional - RIGDO, 11(S-1), 284-301. Obtenido de https://revistas.uninunez.edu.co/index.php/aglala/article/view/1791
The MathWorks Inc. (s.f.). MathWorks. Obtenido de Data Preprocessing: https://www.mathworks.com/help/matlab/preprocessing-data.html
UCAS. (s.f.). What is UCAS? Obtenido de UCAS: https://www.ucas.com/about-us/who-weare
Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. (Julio de 2018). REGLAMENTO ESTUDIANTIL DE PREGRADO. Obtenido de Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito: https://www.escuelaing.edu.co/documents/1072/01_Reglamento_de_pregrado.pdf