Algorithme pour l'identification de l'attrition des étudiants

CHF 77.95
Auf Lager
SKU
91I5LM4KBMI
Stock 1 Verfügbar
Geliefert zwischen Mi., 06.05.2026 und Do., 07.05.2026

Details

L'objectif de la recherche était de déterminer l'influence de l'algorithme de régression logistique sur l'identification de la désertion des étudiants à l'Université pour le développement andin en 2019.Le travail de recherche a un niveau d'investigation prédictif. Des enquêtes ont été menées auprès d'une population de 203 étudiants et d'un échantillon de 133 étudiants du premier cycle de tous les programmes d'études de l'université.Selon les résultats obtenus par la mise en oeuvre du modèle, 11,28 % des étudiants ont indiqué qu'ils n'avaient jamais eu de facteurs familiaux pour prendre la décision d'abandonner leurs études, tandis que 23,16 % ont indiqué qu'ils avaient toujours eu des facteurs familiaux ; dans la dimension des facteurs académiques, 16,24 % des étudiants ont indiqué qu'ils n'avaient jamais eu de facteurs familiaux pour prendre la décision d'abandonner leurs études. 24% ont indiqué qu'ils n'ont jamais eu d'incidents académiques qui les ont amenés à prendre la décision d'abandonner leurs études et 7,97% toujours ; selon les résultats obtenus en ce qui concerne la dimension des facteurs socio-économiques, 8,27% des étudiants ont déclaré qu'ils n'ont jamais eu d'incidents sociaux ou économiques qui les ont amenés à abandonner leurs études et 6,02% toujours.

Autorentext

Mg. Hasem Enrique Curi Villanueva, maestros en gestión de tecnologías de la información y la comunicación, docente universitario con mas de 5 años de experiencia.Dr. Rafael Wilfredo Rojas Bujaico, docente uniersitario con más de 10 años de experiencia.Mg. Carlos Valqui Castañeda, docente universitario con más de 10 años de experiencia.


Klappentext

L'objectif de la recherche était de déterminer l'influence de l'algorithme de régression logistique sur l'identification de la désertion des étudiants à l'Université pour le développement andin en 2019.Le travail de recherche a un niveau d'investigation prédictif. Des enquêtes ont été menées auprès d'une population de 203 étudiants et d'un échantillon de 133 étudiants du premier cycle de tous les programmes d'études de l'université.Selon les résultats obtenus par la mise en uvre du modèle, 11,28 % des étudiants ont indiqué qu'ils n'avaient jamais eu de facteurs familiaux pour prendre la décision d'abandonner leurs études, tandis que 23,16 % ont indiqué qu'ils avaient toujours eu des facteurs familiaux ; dans la dimension des facteurs académiques, 16,24 % des étudiants ont indiqué qu'ils n'avaient jamais eu de facteurs familiaux pour prendre la décision d'abandonner leurs études. 24% ont indiqué qu'ils n'ont jamais eu d'incidents académiques qui les ont amenés à prendre la décision d'abandonner leurs études et 7,97% toujours ; selon les résultats obtenus en ce qui concerne la dimension des facteurs socio-économiques, 8,27% des étudiants ont déclaré qu'ils n'ont jamais eu d'incidents sociaux ou économiques qui les ont amenés à abandonner leurs études et 6,02% toujours.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • Sprache Französisch
    • Autor Hasem Enrique Curi Villanueva , Rafael Wilfredo Rojas Bujaico , Carlos Valqui Castañeda
    • Titel Algorithme pour l'identification de l'attrition des étudiants
    • Veröffentlichung 14.09.2024
    • ISBN 6208085772
    • Format Kartonierter Einband
    • EAN 9786208085773
    • Jahr 2024
    • Größe H220mm x B150mm x T5mm
    • Untertitel Algorithme de rgression logistique pour l'identification de l'attrition des tudiants
    • Gewicht 125g
    • Herausgeber Editions Notre Savoir
    • Anzahl Seiten 72
    • GTIN 09786208085773

Bewertungen

Schreiben Sie eine Bewertung
Nur registrierte Benutzer können Bewertungen schreiben. Bitte loggen Sie sich ein oder erstellen Sie ein Konto.
Made with ♥ in Switzerland | ©2025 Avento by Gametime AG
Gametime AG | Hohlstrasse 216 | 8004 Zürich | Schweiz | UID: CHE-112.967.470
Kundenservice: customerservice@avento.shop | Tel: +41 44 248 38 38