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Title: Diseño de un sistema para predecir la deserción de los alumnos mediante machine learning en la Universidad Tecnológica del Perú
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2020
Institution: Universidad Tecnológica del Perú
Abstract: Este trabajo de investigación permitió predecir la deserción de alumnos de la sede central de la UTP ubicado en la ciudad de Lima, teniendo como base de aprendizaje los alumnos que desertaron en semestres anteriores e implementando la tecnología de machine learning, que proporcionaron los patrones de comportamiento de los alumnos desertores y mediante las herramientas de machine learning se pudo obtener de manera anticipada los alumnos con potencial de deserción y de esta manera la Universidad Tecnológica del Perú pueda intervenir y evitar el abandono de estudios. El aporte de esta investigación permitió identificar patrones de comportamiento que son de gran importancia para la Universidad Tecnológica del Perú, debido a que, al tener identificado a los estudiantes con intención de desertar de sus estudios, les permitirá plantear estrategias que permitan disuadir al estudiante y orientar sobre su situación académica. La metodología utilizada fue la de Crisp dm y el algoritmo Support Machine Vector (SVM) permitió predecir por medio de comportamiento patrón de los alumnos predecir su decisión de desertar.

The contribution of this research will be of great importance for the UTP, because, having identified the students with the intention of dropping out of their studies, it will allow them to propose strategies that will dissuade the student and provide guidance on their academic situation. The methodology used was that of Crisp dm and the Support Machine Vector (SVM) algorithm to predict through standard behavior of the students to predict their decision to drop out.
Discipline: Ingeniería de Sistemas e Informática
Grade or title grantor: Universidad Tecnológica del Perú. Facultad de Ingeniería
Grade or title: Bachiller en Ingeniería de Sistemas e Informática
Register date: 24-Mar-2021



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