Desarrollo y análisis de perfiles de jóvenes en los grados 10 y 11: predicción del éxito en carreras STEM

Este estudio explora la baja representación de mujeres en carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) y busca identificar factores que influyen en la decisión de estudiantes de grados 10 y 11 para elegir estas disciplinas. A través de un enfoque basado en datos, se desarrolló un modelo predictivo usando Random Forest, que permite analizar variables clave como el interés en matemáticas y ciencias, el apoyo familiar y la influencia docente. La investigación incluyó encuestas a estudiantes de un colegio en Barranquilla, Colombia, recolectando información sobre aspectos académicos, sociales y culturales. El modelo Random Forest demostró ser el más efectivo, alcanzando una precisión del 100%, superando técnicas como la regresión logística y SVM. Estos resultados revelan la importancia de abordar barreras culturales y estereotipos que limitan la participación femenina en STEM, como la percepción de estas áreas como poco atractivas o la falta de confianza promovida por mensajes sexistas. Como solución, se desarrolló un prototipo de plataforma web que ofrece recursos interactivos e informativos para motivar a las jóvenes hacia carreras STEM. Incluye herramientas como una calculadora de probabilidades y un "Salón de la Fama" para visibilizar a mujeres destacadas en estas disciplinas. El estudio concluye que fomentar la participación femenina en STEM no solo es una cuestión de equidad, sino también de sostenibilidad económica, ya que estos campos son esenciales para el futuro tecnológico. Se requiere un esfuerzo colectivo para crear entornos educativos inclusivos que inspiren a más jóvenes a perseguir estas carreras y contribuyan al progreso de la sociedad.

• Autores: Llach Bruges, Tabata Nicole; Páez Romero, María Valentina
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13166
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/13166
• Palabra clave: Caracterización, STEM, predicción, igualdad, participación
• License: Universidad del Norte