Publicado en: Revista de Investigación Educativa Niveles

Fecha de Publicación: 2025-09-05

Volumen: 2

Número: 2

Año: 2025

DOI URL: https://doi.org/10.61347/rien.v2i2.77

Autores:

• Saul Yasaca Pucuna. https://orcid.org/0000-0001-8851-8258
• Juan Diego Erazo Rodríguez. https://orcid.org/0000-0003-0152-5645

Palabras clave: Ciencia del diseño; CRISP-DM; examen; habilitación profesional; PRISMA; regresión logística

Resumen

La tasa irregular de aprobación en el Examen de Habilitación Profesional (EHEP) afecta a estudiantes de la carrera de Medicina de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, examen obligatorio para ingresar al año de prácticas y ejercer la profesión en Ecuador. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de regresión logística que predijera el éxito en el EHEP con base en el análisis de múltiples variables. Se aplicó la metodología de Ciencia del Diseño que consta de tres ciclos: relevancia (revisión sistemática con PRISMA), diseño (desarrollo del modelo en Python utilizando la muestra de 117 estudiantes y el estándar CRISP-DM) y rigor (validación del modelo mediante métricas de rendimiento). La variable predictora más influyente fue las horas de estudio. El modelo de regresión logística obtuvo una exactitud de 80.36 %, un F1-score de 0,643 y AUC de 0.710 en la curva de Precisión-Sensibilidad, indicativos de su capacidad para distinguir las clases especialmente desbalanceadas. Los hallazgos no solo confirman la complejidad del rendimiento académico, sino que abren una base para trabajos futuros. Además, el modelo desarrollado ofrece una herramienta útil para que las instituciones educativas implementen estrategias de prevención y apoyo personalizado a estudiantes en riesgo de no aprobar el EHEP, contribuyendo así a mejorar las tasas de éxito.

Abstract

The irregular pass rate on the Professional Qualification Exam (EHEP) affects medical students at the Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, a mandatory exam for entering the internship year and practicing medicine in Ecuador. The objective of this research was to develop a logistic regression model that would predict success on the EHEP based on the analysis of multiple variables. The Design Science methodology was applied, consisting of three cycles: relevance (systematic review with PRISMA), design (model development in Python using a sample of 117 students and the CRISP-DM standard), and rigor (model validation using performance metrics). The most influential predictor variable was hours of study. The logistic regression model achieved an accuracy of 80.36%, an F1-score of 0.643, and an AUC of 0.710 on the Precision-Sensitivity curve, indicative of its ability to distinguish particularly unbalanced classes. The findings not only confirm the complexity of academic performance but also lay the groundwork for future work. In addition, the model developed offers a useful tool for educational institutions to implement prevention strategies and personalized support for students at risk of failing the EHEP, thus contributing to improved success rates.