Infl uential typology in the academic performance of university students

Authors

DOI:

https://doi.org/10.31908/19098367.3710

Keywords:

performance, students, classification, discrimination, factors, cluster

Abstract

The present work addresses a statistical report focused on characterizing the academic performance of university students, from the determination of associated variables, applying statistical techniques of Multivariate Analysis. The analyzes performed are based on data from a survey conducted in 2015, among the students of the Faculty of Exact, Physical and Natural Sciences and the Faculty of Philosophy, Humanities and Arts of the National University of San Juan. Through a Factorial Analysis of Multiple Correspondences, Cluster Analysis and Logistic Discrimination Analysis, it was possible to identify types of students and influential variables that diff erentiate the students according to their performance. The results contribute to bring tools that allow a valid diagnosis to eff ectively guide the interventions made by the educational institution.

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Author Biographies

  • Susana B. Ruiz, FCEFN - UNSJ

    Profesora de Enseñanza Media y Superior en Matemática (1988), Especialista en Docencia Universitaria (1999) de la UNSJ. Magister en Estadística Aplicada (2011) de la Universidad Nacional de Córdoba (Argentina). Desde el año 2016 es profesora Titular Exclusiva en asignaturas del Área de Matemática, del Departamento de Geofísica y Astronomía de la Facultad de CEFyN de la UNSJ. Por extensión cumple tareas docentes en la Cátedra de Teorías de Autómatas y Computabilidad del Dpto. de Informática, y tareas de investigación en el Instituto de Informática de la FCEFyN de la UNSJ. Ponentes en congresos nacionales e internacionales y artículos en revistas en las temáticas: experiencias didácticas a nivel superior, estadística aplicada, estimación de transformaciones con datos contaminados y aplicaciones de Lógica Difusa. Actualmente investigadora en las temáticas: Educación. Estadística aplicada a datos de encuestas. Inteligencia computacional utilizando Lógica Difusa. Minería de Datos.

  • Myriam Beatriz Herrera, FCEFN - UNSJ

    Profesora de Matemática, Magíster (2000) y Doctor en Cs Matemáticas, en la Universidad Nacional de San Luis. (2007). Desde el año 1988 es docente Profesora Adjunta Exclusiva en las asignaturas Probabilidades y Estadísticas y Matemática Básica y desde 2014 Profesora Titular Exclusiva, en el Departamento de Informática de la UNSJ. Ha publicado trabajos en revistas especializadas. Ponente en congresos nacionales e internacionales. Orienta cursos referidos a educación en estadística, estadística teórica y sus aplicaciones. Autora de libros en el área estadística. Investigaciones en: Reconocimiento de patrones. Procesamiento Estadístico de Imágenes y Estadística Espacial. Minería de datos.

  • María R. Romagnano, FCEFN - UNSJ

    Docente/Investigador de la Universidad Nacional de San Juan, Argentina. Licenciada en Sistemas de Información en el año 2002, en la Universidad Nacional de San Juan. Magister en Informática en el año 2010 de la Universidad de la Matanza. Actualmente es doctoranda del Doctorado en Ingeniería de la Universidad Nacional de Cuyo. Desde el año 2017 es coordinadora titular del Gabinete de Sistemas de Información del Instituto de Informática. Sus intereses en investigación abarcan las áreas de Inteligencia Artificial e Ingeniería de Software.

  • Lilian Adriana Mallea, FFHA – UNSJ

    Profesora Titular Exclusiva desde el año 2000, en la cátedra Probabilidades y Estadística del Departamento de Matemática-FFHA. Magister (2000) y Doctor en Cs Matemáticas (2007), de la Universidad Nacional de San Luis. Ha publicado trabajos en revistas especializadas, nacionales e internacionales, y ha dictado numerosos cursos en congresos, abordando temáticas referidas a educación en estadística, estadística teórica y sus aplicaciones. Autora de libros en el área estadística. Investigaciones en: Procesos Estocásticos. Procesamiento Estadístico de Imágenes, Estadística Espacial y Minería de datos.

  • María Inés Lund, FCEFN - UNSJ

    Licenciada en Informática (1991), Especialista en Sistemas de Información para Intranets (2002), Magister en Informática (2012). Becaria de investigación de CONICET y Consultora profesional externa. En el año 1991 ingresó como profesora en la UNSJ y desde 2005 es Profesora Adjunto Exclusivo en el Instituto de Informática con extensión a la docencia universitaria. Es Directora de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información del Dpto de Informática desde el año 2012 y Coordinadora del Gabinete de Ingeniería de Software del Inst de Informática desde el año 2002. Dirige proyectos de investigación, becarios de investigación, alumnos tesistas de grado y posgrado. Ha realizado presentaciones en congresos nacionales e internacionales, y ha publicado artículos en revistas especializadas.

References

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Published

2018-06-30

Issue

Vol. 12 No. 23 (2018)

Section

Artículos

How to Cite

Infl uential typology in the academic performance of university students. (2018). Entre Ciencia E ingeniería, 12(23), 109-116. https://doi.org/10.31908/19098367.3710