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dc.contributor.advisorHuamanchumo Casanova, Frank Carlos
dc.contributor.authorFelipe Rivera, Jose Luis Pedro
dc.date.accessioned2025-01-23T14:24:42Z
dc.date.available2025-01-23T14:24:42Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/157670
dc.description.abstractEl presente estudio de investigación está asociado al ODS 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación, para el logro de la Meta; siendo el objetivo general aplicar los modelos predictivos al rendimiento académico de los estudiantes de primero de secundaria de la IE Leonardo da Vinci. Y los específicos: Emplear los modelos predictivos en la calificación por área del rendimiento académico para los alumnos de primero de secundaria de la IE Leonardo da Vinci. y Emplear los modelos predictivos en la calificación de grado del rendimiento académico para los alumnos de primero de secundaria de la IE Leonardo da Vinci. el tipo de investigación fue Aplicada con una población de 110 informes de progreso de competencias de estudiantes de primero de secundaria; siendo el principal resultado que al aplicar los modelos predictivos mejoró el rendimiento académico de los estudiantes de primero de secundaria de la IE Leonardo da Vinci; esto quedó demostrado con la implementación de los modelos predictivos; siendo la principal conclusión que se pudo identificar aquellas competencias que debían ser fortalecidas aplicando diversas estrategias para garantizar mejoras de las calificaciones de logro por cada área de estudio.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectModelo predictivoes_PE
dc.subjectRendimiento académicoes_PE
dc.subjectEvaluación de competenciases_PE
dc.subjectCompetenciaes_PE
dc.subjectNivel de logroes_PE
dc.titleModelo predictivo para mejorar rendimiento académico de alumnos de primero de secundaria de la IE Leonardo de Vinci, Lima, 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeAtees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni18139608
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2776-9680es_PE
renati.author.dni45057261
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorLinares Grijalva, Karin Dessire
renati.jurorSanchez Atuncar, Giancarlo
renati.jurorHuamanchumo Casanova, Frank Carlos
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsTrabajo decente y crecimiento económicoes_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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