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Enregistrement W7113421444

La Alta Deserción Estudiantil Histórica en una Institución Universitaria en el Oeste de Puerto Rico

2024· article· es· W7113421444 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNSUWorks (Nova Southeastern University) · 2024
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Outcomes and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchool dropoutNova scotiaDesertionSupreme court
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plan Estratégico para la Tasa Alta de Deserción Estudiantil Histórica en una Institución Universitaria al Oeste de Puerto Rico. Iris M. Martínez De Jesús, 2024: Proyecto de Investigación Estratégica, Nova Southeastern University, Abraham S. Fischler College of Education and School of Criminal Justice. Palabras claves escritas en ingles (higher education, dropout rates, strategic planning, student retention, educational quality). Este proyecto de investigación estratégica fue diseñado para realizar un análisis de la implementación de una Matrícula Práctica Clave en una institución universitaria ubicada en el oeste de Puerto Rico. La institución investigada incluye una facultad de agricultura que es parte de una universidad mayor situada en la misma región. Con una red educativa a nivel nacional, la institución satisface necesidades públicas mediante la oferta de educación superior no formal, operando en aproximadamente 39 oficinas locales en toda la isla. En términos de recursos humanos, cuenta con aproximadamente 146 profesionales, entre los que se incluyen educadores, agentes agrícolas, especialistas y líderes de programas. Además, el sistema universitario opera bajo la estructura de Land Grant otorgada en Estados Unidos, colaborando con diversas agencias gubernamentales a nivel federal, estatal y local, y ofreciendo más de 100 años de servicio en Puerto Rico. A través del análisis de los factores internos y externos se logró identificar el problema de investigación que fue la alta tasa de deserción estudiantil histórica en una institución universitaria al oeste de Puerto Rico influenciado por varios factores sociales, incluyendo la pandemia del COVID-19 y desastres naturales. Además, se identificaron cuatro posibles soluciones para este problema, las cuales fueron: (a) mejorar el reclutamiento y admisión, (b) matricula diseñada en base a las limitaciones económicas y sociales del estudiante, (c) programas de apoyo, (d) acompañamiento educativo y familiar. Después de realizar una revisión literaria de las posibles soluciones se seleccionó una matrícula diseñada en base a las limitaciones económicas y sociales del estudiante. Para llevar a cabo esta solución, se propusieron dos estrategias que fueron evaluadas utilizando la Matriz de Planificación Estratégica Cuantitativa (MEPC). Esta evaluación facilitó la selección objetiva de la estrategia más adecuada, fundamentada en los factores internos y externos identificados en el análisis FODA. A continuación, se desarrolló un plan de acción detallado para implementar la estrategia seleccionada y abordar eficazmente la problemática de la deserción estudiantil. Como resultado del análisis de los datos recopilados, se creó un plan de acción para alcanzar las metas del Plan Estratégico. Este plan incluye un desglose de los pasos a seguir, desde la evaluación inicial y el análisis de necesidades, desarrollo del programa de matrícula práctica, implementación y capacitación hasta los procesos de monitoreo y evaluación continua. Finalmente, se presenta un resumen de la narrativa de la presentación audiovisual, las preguntas formuladas por los colegas y la defensa oral del Proyecto Estratégico.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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