Revista Electrónica de Investigación Educativa

La retroalimentación dialógica como proceso constitutivo de la práctica docente

Graciela Cordero Arroyo — 2022-09-28

Los fondos de conocimiento familiar como una propuesta de inclusión educativa

Laura García Docampo — 2022-09-14

La comunidad sorda: un desafío bilingüe e intercultural crítico para la educación

María Loreto Mora-Olate — 2022-09-13

Estudio diferencial del rol familiar en la educación a distancia en confinamiento debido al COVID-19

Purificación Sánchez Delgado — 2022-10-05

Se presenta un estudio diferencial sobre el funcionamiento educativo familiar durante el confinamiento motivado por el COVID-19 (primavera de 2020) en la Comunidad Valenciana (España). Se trabajó con indicadores compuestos a partir de las respuestas recolectadas en una encuesta dirigida a familias que permiten describir sus dificultades (identificadas como “brechas”) para llevar a cabo la Escuela en casa. Asimismo, se consideraron indicadores clásicos representativos del nivel socioeconómico y cultural de las familias. Teniendo en cuenta las características de las distribuciones se analizaron los resultados mediante pruebas no-paramétricas (ji-cuadrado, U-Mann-Whitney y H-Kruskal Wallis). A partir de los hallazgos obtenidos se aconseja profundizar en la identificación y definición de indicadores compuestos que sean válidos para describir las condiciones contextuales de la familia como escenario educativo, con el fin de poder utilizarlos como variables covariadas del nivel socioeconómico y cultural de las familias cuando se realizan estudios de factores asociados al rendimiento.

Modelo predictivo para identificar estudiantes universitarios con alto grado de deserción

Jhoan Keider Hoyos Osorio — 2023-05-03

Disminuir la tasa de deserción estudiantil es uno de los principales objetivos de las instituciones de educación superior; para lograrlo, las universidades deben identificar con precisión a los estudiantes con mayor riesgo de abandonar los estudios antes de graduarse y centrar sus esfuerzos en ellos. De ahí surge la necesidad de implementar modelos predictivos capaces de identificar a los estudiantes que finalmente desertarán. En este trabajo se presenta un sistema de alerta temprana para identificar a los estudiantes de primer semestre con alto riesgo de deserción; el sistema se basa en un modelo de aprendizaje automático entrenado a partir de datos históricos de estudiantes de primer semestre. Los resultados muestran que el sistema puede identificar a los estudiantes “en riesgo” con una sensibilidad del 61.97%, lo que permite ofrecerles atención temprana y reducir la tasa de abandono.