Citas bibligráficas
Cevallos, E., Barahona, C. (2021). Modelo para automatizar el proceso de predicción de la deserción en estudiantes universitarios en el primer año de estudio [Tesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)]. http://hdl.handle.net/10757/656740
Cevallos, E., Barahona, C. Modelo para automatizar el proceso de predicción de la deserción en estudiantes universitarios en el primer año de estudio [Tesis]. PE: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC); 2021. http://hdl.handle.net/10757/656740
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title = "Modelo para automatizar el proceso de predicción de la deserción en estudiantes universitarios en el primer año de estudio",
author = "Barahona Chunga, Claudio Jorge",
publisher = "Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)",
year = "2021"
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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.
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