• Modelo para automatizar el proceso de predicción de la deserción en estudiantes universitarios en el primer año de estudio

      Armas Aguirre, Jimmy Alexander; Cevallos Medina, Erik Nicolay; Barahona Chunga, Claudio Jorge (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2021-05-13)
      La presente investigación propone un modelo para la automatización de predicción de la deserción de estudiantes universitarios. Esta investigación surge de una problemática existente en el sector educativo peruano: la deserción estudiantil universitaria; es decir, aquellos estudiantes universitarios que abandonan sus estudios de forma parcial o definitiva. La investigación tiene por finalidad brindar una solución que contribuya a reducir la tasa de deserción universitaria, aplicando tecnologías de análisis predictivo y minería de datos, que detecte anticipadamente a estudiantes con posibilidades de abandonar sus estudios, brindando así a las instituciones educativas mayor visibilidad y oportunidades de acción ante esta problemática. Se diseñó un modelo de análisis predictivo, en base al análisis y definición de 15 variables de predicción, 3 fases y la aplicación de algoritmos de predicción, basados en la disciplina del Educational Data Minig (EDM) y soportada por la plataforma IBM SPSS Modeler. Para validar, se evaluó la aplicación de 4 algoritmos de predicción: árboles de decisión, redes bayesianas, regresión lineal y redes neuronales; en un estudio en una institución universitaria de Lima. Los resultados indican que las redes bayesianas se comportan mejor que otros algoritmos, comparados bajo las métricas de precisión, exactitud, especificidad y tasa de error. Particularmente, la precisión de las redes bayesianas alcanza un 67.10% mientras que para los árboles de decisión (el segundo mejor algoritmo) es de un 61,92% en la muestra de entrenamiento para la iteración con razón de 8:2. Además, las variables “persona deportista” (0,29%), “vivienda propia” (0,20%) y “calificaciones de preparatoria” (0,15%) son las que más contribuyen al modelo de predicción.
      Acceso abierto