Modelo Estadístico para determinar los factores académicos en los Resultados de las Pruebas Saber Pro

Abstract

Objetivo: Diseñar un modelo estadístico que determine los factores académicos sobre resultados de las Pruebas Saber Pro. Metodología: El estudio de técnicas de relaciones multivariables y de aprendizaje fueron empleadas para establecer un mecanismo de relación entre un conjunto de variables académicas y sociodemográficas y su influencia con el resultado de la prueba Saber Pro, a través de un diseño y selección de un modelo estadístico multivariable que determine en forma óptima los factores académicos que inciden en los resultados de las pruebas Saber Pro. Resultados: Se apreció que no existen diferencias significativas entre los modelos y la realidad reflejada en la muestra de la validación a excepción de la prueba PCME que el modelo de Random Forest no prueba hipótesis de validación. Se identificó que el modelo de regresión lineal multivariante no muestra diferencias significativas en ninguna de las pruebas, al contrario del modelo Random Forest si muestra diferencias para ciertos valores de α en ING y FPI además de rechazar hipótesis de igualdad para la prueba PCME. Conclusiones: Cualquiera de las técnicas utilizadas en el estudio puede ayudar a realizar un modelo predictivo que sea capaz de permitir a la institución generar estrategias para lograr crear políticas orientadas a mejorar el rendimiento de los estudiantes. Sin embargo, la técnica de regresión lineal multivariante de acuerdo a las pruebas de hipótesis es la mejor posicionada en este estudio.