Factores de deserción para segmentar los alumnos del Instituto superior Tecnológico Privado ISTEPSA durante el periodo 2019

• Autor: Borda Navedos, Walter
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/18269
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/18269
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje automático; Deserción; Motivación; Instituto superior; Segmentación de alumnos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

La deserción de alumnos en los niveles superiores de estudio es preocupante por ello esta investigación se desarrolla en el Instituto Superior Tecnológico Privado ISTEPSA de la ciudad de Andahuaylas el cual tiene 427 alumnos matriculados en el semestre académico 2019-II, para lo cual se ha planteado el siguiente problema; ¿Cuáles son los factores y patrones que permiten segmentar los alumnos con riesgo de deserción del Instituto Superior Tecnológico Privado ISTEPSA, durante el periodo 2019?, para cuya solución se aplica técnicas de Aprendizaje Automático en WEKA: Se aplicó el método de evaluación CfsSubsetEval y el método de búsqueda BestFirst para identificar los factores, para establecer los patrones se usó el algoritmo de asociación A priori y para segmentar, se usó el algoritmo de Maximización del Valor Esperado “Expectation Maximissation” (EM) y mapas auto organizados de Kohonen en inglés Self Organizing Maps (SOM). Obteniendo los siguientes resultados: 06 factores significativos: Motivación de sesiones, Laboratorios y Aulas de la Institución, Aceptación de la carrera profesional, Cursos Repetidos en el colegio y Semestre Académico; para los patrones de deserción el 100% de los estudiantes que se retiran califican como deficiente la motivación, aulas y laboratorios; además el 96% consideran deficiente a la carrera profesional que estudian y 90% de los que se retiran son de cuarto semestre; En la segmentación se ha construido 3 grupos con el algoritmo EM y 4 grupos para el algoritmo SOM, donde se observa que los factores académicos son determinantes para la deserción de alumnos.