Estudio de relaciones causales entre indicadores de promoción del primer año de la carrera Ciencia de la Computación con el análisis implicativo modal

Autores/as

  • Larisa Zamora-Matamoros Universidad de Oriente
  • Jorge Díaz-Silvera Universidad de Oriente

Palabras clave:

análisis estadístico implicativo, SIASI, variables modales, rendimiento académico

Resumen

El análisis estadístico implicativo es un método de análisis de datos no simétrico cuyo objetivo principal contempla la estructuración de datos, interrelacionando sujetos y variables, la extracción de reglas inductivas entre las variables y a partir de la contingencia de éstas, la explicación y en consecuencia una determinada previsión en distintas ramas del saber. Lo integran dos técnicas de análisis de datos, el análisis cohesitivo y el implicativo, además del clasificatorio o de similaridad.El objetivo del presente trabajo de investigación es mostrar la aplicabilidad del análisis estadístico implicativopara revelar posibles relaciones de similaridad, propensión y cohesión entre el rendimiento académico de estudiantes que ingresan a la carrera deCiencia de la Computación y el rendimiento que muestran en las asignaturas de corte matemático y de Programación que reciben en el primer año de la mencionada carrera. Los datos recopilados fueron procesados usando elsoftware SIASI para datos modales.

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Publicado

2018-03-29

Cómo citar

Zamora-Matamoros, L., & Díaz-Silvera, J. (2018). Estudio de relaciones causales entre indicadores de promoción del primer año de la carrera Ciencia de la Computación con el análisis implicativo modal. Maestro Y Sociedad, 15(2), 203–212. Recuperado a partir de https://maestroysociedad.uo.edu.cu/index.php/MyS/article/view/3520

Número

Sección

Artículos