Publication: Big-data en educación V: mapa de riesgos y monitorización automática del abandono académico
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Official URL
Full text at PDC
Publication Date
2022
Authors
Aparicio Sanchez, María del Socorro
Castro Pardo, Mónica de
Gomis Martí, José María
Guaita Martínez, José Manuel
Losada Agrega, Laura
Wen, Low
Martín Martín, José María
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Abstract
El proyecto avanza en la identificación de las variables digitales válidas para predecir la deserción universitaria en sus distintas áreas de conocimiento. También avanza en un esquema de diagnóstico individualizado para las distintas fases de la deserción académica, que posteriormente puede ser convertido en lenguaje de máquina para su uso por parte de los profesores, para identificar situaciones de riesgo de abandono y realizar intervenciones para evitarlo.
The project advances in the identification of valid digital variables to predict university dropout in its different areas of knowledge. It also advances in an individualised diagnostic scheme for the different phases of academic dropout, which can subsequently be converted into machine language for use by teachers to identify situations of dropout risk and carry out interventions to prevent it.
The project advances in the identification of valid digital variables to predict university dropout in its different areas of knowledge. It also advances in an individualised diagnostic scheme for the different phases of academic dropout, which can subsequently be converted into machine language for use by teachers to identify situations of dropout risk and carry out interventions to prevent it.
Description
UCM subjects
Administración de empresas, Comercio, Derecho económico, Empresas, Indicadores económicos, Turismo
Unesco subjects
5311 Organización y Dirección de Empresas, 5304.03 Comercio exterior, 5311 Organización y Dirección de Empresas, 5302.01 Indicadores Económicos, 5312.90 Economía Sectorial: Turismo