Publicación: Factores asociados a la reprobación específica por unidad
| dc.contributor.author | Suárez Sierra, Biviana Marcela | |
| dc.contributor.author | Moreno Reyes, Nicolás Alberto | |
| dc.coverage.spatial | Medellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-15T13:12:02Z | |
| dc.date.available | 2025-07-15T13:12:02Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | El dataset contiene información detallada sobre el desempeño académico, las percepciones, y las características sociodemográficas y académicas de estudiantes universitarios que cursaron una asignatura de Estadística General. Su estructura está organizada en torno a cuatro unidades temáticas principales del curso, que incluyen: 1. Exploración de datos y naturaleza de las variables. 2. Probabilidad y variables aleatorias. 3. Inferencia estadística básica. 4. Regresión lineal y correlación. Para cada unidad, el conjunto de datos registra: -. La duración del examen parcial correspondiente (en minutos). -. Autoevaluaciones de habilidades específicas relacionadas con los contenidos de la unidad. -Resultados de evaluación por subtemas y una valoración final de desempeño. -Nivel de participación en los exámenes. Además, se recopilan variables transversales como: -Promedios por unidad y nota final del curso. -Aprobación general del curso. En términos de contexto individual, se incluyen variables que caracterizan al estudiante, tales como: - Género, edad, colegio y departamento de graduación, carrera, condición laboral y tipo de beca. - Experiencia previa en estadística y habilidades en programación, incluyendo dominios específicos como R, Python, MATLAB y otros lenguajes. Este conjunto de datos permite estudiar asociaciones entre las percepciones de autoeficacia por unidad temática, los factores sociodemográficos y de trayectoria académica, y los resultados de aprendizaje. Asimismo, es útil para modelar riesgos de reprobación y patrones de rendimiento diferenciados por grupo de interés. | |
| dc.format.mimetype | application/vnd.ms-excel | |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad EAFIT | |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT | |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.eafit.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10784/36359 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad EAFIT | spa |
| dc.publisher.department | Área de Computación y Analítica | spa |
| dc.publisher.faculty | Escuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería | spa |
| dc.publisher.place | Medellín | spa |
| dc.relation.ispartof | Seguimiento que se le hace semestre a semestre a los grupos masivos de Estadística General para buscar innovación educativa. | |
| dc.rights | Todos los derechos reservados | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.local | Acceso abierto | |
| dc.subject | Educación estadística Autoeficacia académica Evaluación del aprendizaje Factores de riesgo de reprobación Desempeño estudiantil Experiencia en programación | |
| dc.title | Factores asociados a la reprobación específica por unidad | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/other | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_1843 | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
| dc.type.local | Datos - colección de datos | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dspace.entity.type | Publication |