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Modelo predictivo para el favorecimiento de la permanencia de aprendices en ambientes de formación mediante herramientas de inteligencia de negocios para el SENA-CNCA

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datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.contributor.advisorCalabria Sarmiento, Juan Carlosspa
dc.contributor.advisorRua Ascar, Juan Manuelspa
dc.contributor.authorCabarcas Bonilla, Heyner Enriquespa
dc.date30/12/2050
dc.date.accessioned2024-05-27T16:40:11Z
dc.date.available2024-05-27T16:40:11Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa educación juega un papel importante en la vida de las personas, ya que es una herramienta que permite mejorar su calidad de vida, mejora sus habilidades, aumenta su productividad mejorando su situación económica, esto también promueve igualdad y es en ese punto donde el Servicio Nacional de Aprendizaje SENA, ofrece formación gratuita en programas técnicos, tecnológicos y de formación complementaria, fomentando una formación integral que incluyen valores como el respeto a la vida, pensamiento crítico, liderazgo, solidaridad, justicia, equidad, creatividad e innovación. En las dinámicas normales de educación y formación se encuentran altos índices de deserción que se deben a múltiples causas entre ellas, el bajo rendimiento académico y falta de motivación, falta de recursos financieros, problemas de salud, desempleo de padres, entre otras muchas causas, para el caso de estudio en el Centro Nacional Colombo Alemán de la Regional Atlántico del SENA, ubicados en la ciudad de Barranquilla, se han venido realizando diferentes estudios para disminuir los índices de deserción. Este trabajo de investigación se centra en la identificación de esas variables que generan el fenómeno de deserción en el Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) – Centro Nacional Colombo Alemán (CNCA), para luego mediante herramientas de inteligencia de negocios, generar datos, análisis, interpretaciones y comparaciones que permitan la permanencia de los aprendices, identificando aquello con mayor probabilidad de deserción y apoyándolos en su proceso formativo. Al final se contará con un modelo predictivo que favorezca la permanencia de aprendices en su proceso formativo.spa
dc.description.abstractEducation plays an important role in people's lives, as it is a tool that allows for an improvement in their quality of life, enhances their skills, and increases productivity, thereby improving their economic situation. It also promotes equality, and it is at this point that the National Apprenticeship Service (SENA, in Spanish) offers free training programs in technical, technological, and complementary education. This encourages comprehensive training that includes values such as respect for life, critical thinking, leadership, solidarity, justice, equity, creativity, and innovation. In the normal dynamics of education and training, there are high dropout rates due to various reasons, including low academic performance, lack of motivation, financial constraints, health issues, parental unemployment, among many others. For the case study at the National Colombo German Center of the Atlantic Region of SENA, located in the city of Barranquilla, different studies have been conducted to reduce dropout rates. This research focuses on identifying the variables that contribute to the phenomenon of dropout at the National Apprenticeship Service (SENA) - National Colombo German Center (CNCA). Subsequently, using business intelligence tools, it aims to generate data, analyses, interpretations, and comparisons that facilitate the retention of apprentices. The goal is to identify factors with a higher probability of dropout and support apprentices in their training process. Ultimately, a predictive model will be developed to enhance the retention of apprentices in their training process.eng
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/14692
dc.language.isospa
dc.publisherEdiciones Universidad Simón Bolívarspa
dc.publisherFacultad de Ingenieríasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.subjectAprendizspa
dc.subjectRetención estudiantilspa
dc.subjectAlertas tempranasspa
dc.subjectInteligencia de negociosspa
dc.subjectAnalítica de datosspa
dc.subjectApprenticeeng
dc.subjectStudent retentioneng
dc.subjectEarly warningseng
dc.subjectBusiness intelligenceeng
dc.subjectData analyticseng
dc.titleModelo predictivo para el favorecimiento de la permanencia de aprendices en ambientes de formación mediante herramientas de inteligencia de negocios para el SENA-CNCAspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.spaTrabajo de grado máster
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sb.programaMaestría en Ingeniería de Sistemas y Computaciónspa
sb.sedeSede Barranquillaspa

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