eprintid: 10436 rev_number: 6 eprint_status: archive userid: 2 dir: disk0/00/01/04/36 datestamp: 2024-01-12 23:30:05 lastmod: 2024-01-12 23:30:05 status_changed: 2024-01-12 23:30:05 type: article metadata_visibility: show creators_name: Soriano Flores, Emmanuel creators_name: Rodríguez Velasco, Carmen Lilí creators_name: Brito Ballester, Julién creators_name: Gracia Villar, Mónica creators_name: Dominguez Azpíroz, Irma creators_id: emmanuel.soriano@uneatlantico.es creators_id: carmen.rodriguez@uneatlantico.es creators_id: julien.brito@uneatlantico.es creators_id: monica.gracia@uneatlantico.es creators_id: irma.dominguez@unini.edu.mx title: Clasificación y pronóstico del nivel de satisfacción de egresados de programas de salud en el contexto de una metodología de aprendizaje automático: un análisis de caso orientado a posgrados online de una institución educativa iberoamericana ispublished: pub subjects: uneat_fp divisions: uneatlantico_produccion_cientifica full_text_status: none keywords: salud, satisfacción de egresados, escala de Likert, red neuronal, posgrados abstract: El propósito de este artículo de investigación fue realizar una clasificación basada en redes neuronales, para pronosticar el nivel de satisfacción de una muestra de egresados, correspondiente a diferentes programas de posgrado del área de salud de una institución educativa latinoamericana bajo una metodología e-learning. Con este fin, se instrumentalizó un modelo en un cuestionario de escala de Likert que, tras ser validado, resultó con una confiabilidad de 0.791. Asimismo, el índice global medio de satisfacción de los egresados fue de 2.66/4, observando una mejor puntuación en el apartado de logística de materiales y en el manejo y soporte técnico del campus virtual, mientras que las puntuaciones más bajas se refirieron a aspectos relacionados con la comunicación extra-centro y las facilidades ofrecidas por la institución para la mejora del contexto económico y social del participante. Finalmente, el algoritmo de clasificación y predicción probabilística de la red neuronal obtuvo una precisión del 96.8%, lo que indicó un excelente grado de ajuste del modelo. La metodología seguida y el rigor en la determinación de la validez y confiabilidad del instrumento, así como el posterior análisis de resultados, refrendado con la revisión de la información documentada, hace presuponer la aplicación del instrumento a otros programas multidisciplinares para la toma de decisiones con garantías en el ámbito educativo. date: 2023-03 publication: MLS Educational Research volume: 7 number: 2 id_number: doi:10.29314/mlser.v7i2.1721 refereed: TRUE issn: 2603-5820 official_url: http://doi.org/10.29314/mlser.v7i2.1721 access: open language: es citation: Artículo Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Producción Científica Abierto Español El propósito de este artículo de investigación fue realizar una clasificación basada en redes neuronales, para pronosticar el nivel de satisfacción de una muestra de egresados, correspondiente a diferentes programas de posgrado del área de salud de una institución educativa latinoamericana bajo una metodología e-learning. Con este fin, se instrumentalizó un modelo en un cuestionario de escala de Likert que, tras ser validado, resultó con una confiabilidad de 0.791. Asimismo, el índice global medio de satisfacción de los egresados fue de 2.66/4, observando una mejor puntuación en el apartado de logística de materiales y en el manejo y soporte técnico del campus virtual, mientras que las puntuaciones más bajas se refirieron a aspectos relacionados con la comunicación extra-centro y las facilidades ofrecidas por la institución para la mejora del contexto económico y social del participante. Finalmente, el algoritmo de clasificación y predicción probabilística de la red neuronal obtuvo una precisión del 96.8%, lo que indicó un excelente grado de ajuste del modelo. La metodología seguida y el rigor en la determinación de la validez y confiabilidad del instrumento, así como el posterior análisis de resultados, refrendado con la revisión de la información documentada, hace presuponer la aplicación del instrumento a otros programas multidisciplinares para la toma de decisiones con garantías en el ámbito educativo. metadata Soriano Flores, Emmanuel; Rodríguez Velasco, Carmen Lilí; Brito Ballester, Julién; Gracia Villar, Mónica y Dominguez Azpíroz, Irma mail emmanuel.soriano@uneatlantico.es, carmen.rodriguez@uneatlantico.es, julien.brito@uneatlantico.es, monica.gracia@uneatlantico.es, irma.dominguez@unini.edu.mx (2023) Clasificación y pronóstico del nivel de satisfacción de egresados de programas de salud en el contexto de una metodología de aprendizaje automático: un análisis de caso orientado a posgrados online de una institución educativa iberoamericana. MLS Educational Research, 7 (2). ISSN 2603-5820