Incentivos para mejorar el interés en carreras STEM de los estudiantes de secundaria en la región Huetar Norte de Costa Rica
Citación en APA
de Ford González, P. (2021). Incentivos para mejorar el interés en carreras STEM de los estudiantes de secundaria en la región Huetar Norte de Costa Rica. LOGOS, 2 (1): 40-51
Fecha de publicación
2021-01-14Autor
de Ford González, Peter
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LOGOS > VOL. II NO. I > INVESTIGACIONES
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La Región Huetar Norte de Costa Rica enfrenta severos problemas socioeconómicos. De acuerdo con un dato reciente del INEC, el 27.4% de los hogares se encuentra bajo la línea de pobreza (INEC, 2018). Una posible ruta de escape es aumentar el número de profesionales con carreras STEM, los cuales podrían generar productos y servicios de mayor valor agregado que impulsen el desarrollo en esta región. Para ello, se deben entender cuáles son los factores más importantes que influyen en las decisiones de los colegiales a estudiar estas carreras. La organización, GAN Costa Rica, encuestó a 295 estudiantes de secundaria en una feria vocacional organizada por la Universidad Técnica Nacional (UTN) de San Carlos [1]. Esta encuesta sirvió de base para encontrar cuáles son estos factores influyentes mediante un análisis de asociación estadística y un modelo de bosques aleatorios (random forest). Los resultados sacaron a la luz tres áreas importantes que influyen en las decisiones de los estudiantes: 1) la calidad de la educación provista por los colegios relacionada a carreras STEM y tecnología, 2) el conocimiento y experiencia de los estudiantes en temas de computación e informática, y 3) la frecuencia y uso del Internet por parte de los jóvenes. Para cada una de las tres áreas, este estudio propone incentivos que promueven el estudio de carreras STEM en la región. Además, se propone usar el modelo de bosques aleatorios para darles a los estudiantes un seguimiento personalizado mediante grupos focales.
Temas
CARRERAS STEM, REGIÓN HUETAR NORTE DE COSTA RICA, CLASIFICADOR DE BOSQUES ALEATORIOS, BASES DE DATOS, DESARROLLO ECONÓMICO, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Colecciones
- INVESTIGACIONES [5]
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