Deserción escolar universitaria : patrones para prevenirla aplicando minería de datos educativa

Autor: Raúl Cruz Barbosa, Argelia B. Urbina-Nájera, José Carlos Camino-Hampshire
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Redined, Red de Información Educativa
Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (MECD)
Popis: Título, resumen y palabras clave en español e inglés Resumen basado en el de la publicación Disponible la versión en inglés El uso de técnicas de minería de datos educativa cobra gran relevancia al aplicarlas en la predicción del desempeño, creación de modelos predictivos de retención, perfiles de comportamiento y fracaso escolar entre otros. Se presenta la aplicación del algoritmo selección de atributos para identificar los factores más importantes que inciden en la decisión de desertar. También se utilizan árboles de decisión para definir patrones que pueden alertar una inminente deserción. Se adapta un instrumento y se administra vía web a 300 estudiantes de IES pública y 200 estudiantes de IES privada inscritos en algún programa de nivel superior. Mediante el algoritmo selección de atributos se encuentran 27 factores relevantes y dentro de los tres factores principales se reconocen la falta de asesorías, la falta de un ambiente estudiantil adecuado y la falta de seguimiento académico; mientras que por medio del árbol de decisión se hallan 7 patrones en donde uno de ellos incluye factores como: ambiente estudiantil, apoyos financieros insuficientes, experiencia de una situación incómoda y lugar que ocupa la elección de la carrera entre otros. Se señala que la deserción escolar no depende de un solo factor, sino que es multifactorial y que es imperativo ampliar la muestra a otras ciudades de manera que se puedan aplicar diversos algoritmos que proporcionen mayor información que conduzcan al establecimiento de mecanismos certeros para disminuir los índices de deserción universitaria en función de las características de la población estudiantil según la región. ESP
Databáze: OpenAIRE
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