Identificación de Principales Causas de Deserción Estudiantil en la Universidad Libre: Diseño de un Modelo Predictivo.

Abstract

Este estudio se centra en la problemática de la deserción estudiantil en las instituciones de educación superior y busca abordar la falta de herramientas eficaces para identificar a tiempo desertores. Para ello, se utilizó la analítica de datos para desarrollar un modelo predictivo que permita identificar tempranamente a los estudiantes que probablemente no finalicen sus estudios universitarios en la facultad de ingeniería de la Universidad Libre y determinar las variables que conllevan a la deserción. Apoyado en la metodología CRISP-DM como guía para llevar a cabo el proceso, se recopilaron datos de los sistemas de información de la universidad con los cuales se entrenaron tres algoritmos de aprendizaje supervisado. El algoritmo Support Vector Machine (SVM) obtuvo la mejor puntuación en la métrica seleccionada para medir la pertinencia de cada modelo. Los resultados sugieren que variables como el rendimiento académico, la situación económica tanto personal como familiar, el nivel de escolaridad de los padres y aspectos psicológicos son factores importantes en la deserción estudiantil en la facultad de ingeniería. En conclusión, este estudio demuestra que la analítica de datos es una herramienta valiosa para la identificación temprana de posibles desertores y puede ayudar a la institución a tomar decisiones para prevenir la deserción y permitir que los estudiantes completen sus estudios universitarios.