Análisis estadístico neutrosófico para la evaluación de la pensión alimenticia para estudiantes que se encuentren cursando una carrera universitaria

Autores/as

  • Giovanna Fernanda Vinueza Arroyo Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador
  • Kevin Jeanpierre Suárez Manotoa Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador
  • David Alexander Guamán Verdezoto Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador

Palabras clave:

análisis estadístico, estadística neutrosófica, evaluación de la pensión alimenticia, estudiantes, carrera universitaria

Resumen

En la sociedad actual, donde los conocimientos y las habilidades evolucionan constantemente, la educación continua es cada vez más importante. En este marco, el derecho a la educación continua se considera esencial para el desarrollo personal y profesional de las personas. La edad límite actual de la pensión alimenticia hasta los 21 años en Ecuador crea dificultades financieras para estudiantes universitarios, ya que muchos no pueden trabajar a tiempo completo mientras estudian. Esto se agrava en carreras de larga duración, como medicina, donde la finalización de los estudios se extiende más allá de los 21 años. El objetivo de esta investigación es realizar un análisis estadístico neutrosófico para la evaluación de la pensión alimenticia para estudiantes que se encuentren cursando una carrera universitaria. Se evidenció que proporcionar pensiones a los estudiantes matriculados en carreras universitarias es esencial para garantizar la igualdad de oportunidades y el acceso equitativo a la formación académica. Varios países han admitido la relevancia de apoyar la educación continua mediante estrategias particulares. El uso de programas de pensiones para estudiantes universitarios se ha convertido en una práctica habitual, respaldada por organismos internacionales y gobiernos nacionales.

Publicado

2024-07-01

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

Análisis estadístico neutrosófico para la evaluación de la pensión alimenticia para estudiantes que se encuentren cursando una carrera universitaria. (2024). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 33, 265-273. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/570