Aplicación de técnicas de minería de datos para predecir la deserción estudiantil en la educación básica regular en la Región de Lambayeque

Abstract

En la presente investigación tiene como objetivo proponer una herramienta utilizando las técnicas de minería de datos, donde permita al usuario tener acceso a la información precisa donde se realicen predicciones sobre los alumnos que se matriculen en los próximos años, obteniendo resultados a corto plazo, que permitirá asegurar la confiabilidad de éstos, sirviendo de apoyo a la institución para las decisiones futuras que se puedan tomar. Dentro de las técnicas predictivas se determinó utilizar los algoritmos de ETS y Redes Neuronales, al realizar el análisis se descartaron algunas técnicas adicionales por no tener los criterios necesarios para su implementación en el modelo a desarrollar. Además, se presentan los antecedentes de estudio a nivel de base teórica, tomando como fuentes libros, publicaciones, entre otros, los cuales permiten justificar muchos de los conceptos abarcados durante el proceso de investigación. Se presenta el desarrollo de las metodologías empleadas para la solución del problema planteado; se utilizó la Metodología CRISP DM, como guía para la construcción del modelo de minería de datos basado en series de tiempo logrando realizar las predicciones de deserción escolar en la región de Lambayeque donde solo se tomó como muestra la Ugel de Chiclayo en periodos anuales de manera automatizada dejando de lado el uso de herramientas ofimáticas que retrasan el proceso de los resultados; y el uso de la metodología XP para el desarrollo del sistema como solución a la optimización de los procesos mostrando los resultados