Dual Predictions in Higher Education: Applying Machine Learning to Student Dropout and Enrollment Forecasting

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Navarrete Chávez, Danny Orlando, dir.	-
dc.contributor.author	Sarmiento Acuña, André Nicolás	-
dc.date.accessioned	2025-07-08T16:22:04Z	-
dc.date.available	2025-07-08T16:22:04Z	-
dc.date.issued	2024-12-02	-
dc.identifier.citation	Tesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2024	es_ES
dc.identifier.uri	http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14306	-
dc.description	This research examines predictive modeling to address student dropout and enrollment challenges in higher education institutions (HEIs), using data from an Ecuadorian HEI...	es_ES
dc.description.abstract	Esta investigación examina la modelización predictiva para abordar los retos de la deserción estudiantil y la matriculación en las instituciones de educación superior (IES), utilizando datos de una IES ecuatoriana...	es_ES
dc.format.extent	111 h.	es_ES
dc.language.iso	en	es_ES
dc.publisher	Quito,	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/	*
dc.subject	Educación superior - Gestión educativa - Tesis y disertaciones académicas	es_ES
dc.subject.other	Tecnología	es_ES
dc.subject.other	Ingeniería industrial	es_ES
dc.title	Dual Predictions in Higher Education: Applying Machine Learning to Student Dropout and Enrollment Forecasting	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Aparece en las colecciones:	Tesis - Ingeniería Industrial

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