Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana
Descripción del Articulo
La deserción es un problema que afecta a las universidades, públicas y privadas, y acarrea una serie de consecuencias negativas tanto para las instituciones como para los mismos jóvenes, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas c...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Continental |
| Repositorio: | CONTINENTAL-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/8288 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12394/8288 https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Deserción estudiantil Estudiantes universitarios |
| Sumario: | La deserción es un problema que afecta a las universidades, públicas y privadas, y acarrea una serie de consecuencias negativas tanto para las instituciones como para los mismos jóvenes, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas contribuye a identificar a los estudiantes en riesgo de deserción. Se diseñaron siete modelos predictivos con la metodología CRISP (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) y el historial académico de los estudiantes, para ser aplicados en siete cursos. Entre los principales resultados se puede destacar que los modelos predictivos contribuyeron a reducir en un 25 % y 40 % los niveles de desaprobación y las variables que mejor la predijeron fueron la carrera que estudian (vocación), el número de veces que se matriculan en la asignatura y la nota que tuvieron en matemática o comunicación cuando cursaron el quinto año de secundaria. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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