Predicting success in the professional qualification exam: a logistic regression model based on multifactorial variables
DOI:
https://doi.org/10.61347/rien.v2i2.77Keywords:
CRISP-DM, design science, exam, logistic regression, PRISMA, profesional qualificationAbstract
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.
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