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Factores que inciden en la deserción estudiantil en carreras de perfil Ingeniería Informática

  • Autores: Niurys Lázaro Álvarez, Zoraida Callejas Carrión Árbol académico, David Riol Cabrejas
  • Localización: Revista Fuentes, ISSN-e 2172-7775, ISSN 1575-7072, Vol. 22, Vol. 1, 2020, págs. 105-126
  • Idioma: español
  • DOI: 10.12795/revistafuentes.2020.v22.i1.09
  • Títulos paralelos:
    • Factors that affect student desertion in careers in Computer Engineering profile
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      El propósito de esta investigación es identificar los factores relevantes que inciden en la deserción de los estudiantes universitarios, en particular en el contexto de carreras del perfil Ingeniería Informática en la Educación Superior cubana.

      Se analizan investigaciones previas en el área y estudios específicos de deserción en las enseñanzas técnicas.

      Posteriormente se realiza un estudio cuantitativo para detectar los factores predictivos de deserción en una muestra de 485 estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso de todas las provincias del país, utilizando análisis de correlación, regresión logística y análisis discriminante. Los resultados indican que las variables provincia de procedencia, la opción en que solicitó la carrera, la nota del examen de ingreso en Matemática y el rendimiento académico en Matemática y Programación, son factores incidentes en la deserción estudiantil en el primer año de carreras de perfil Ingeniería Informática. Se obtiene una función discriminante capaz de clasificar correctamente el 91.5% de los casos estudiados.

      Estos resultados son importantes para la identificación de estudiantes en riesgo de deserción y la realización de propuestas pedagógicas que los atiendan.

    • English

      The purpose of this piece of research is to identify the relevant factors that affect the dropout of university students, particularly in the context of careers in the Computer Engineering profile in Cuban Higher Education. Previous research in the area and specific dropout studies in the technical studies are analyzed. Subsequently, a quantitative study is carried out to detect the predictive factors of dropout in a sample of 485 students from a cohort of all the provinces of the country, using correlation analysis, logistic regression and discriminant analysis. The results indicate that the variables province of origin, the option in which the degree was requested, the grades obtained for the entrance examination in Mathematics and the academic performance in Mathematics and Programming, are influential factors in student dropout in the first year of Computer Engineering. A discriminant function is obtained that accurately classifies 91.5% of cases. These results are important to identify students at risk of dropout and proposing pedagogical strategies to help them.

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