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Record W7113421444

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

2024· article· es· W7113421444 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueNSUWorks (Nova Southeastern University) · 2024
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicEducational Outcomes and Influences
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSchool dropoutNova scotiaDesertionSupreme court
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.821
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.314
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
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