Patrones de deserción estudiantil asociados a los datos operativos de los estudiantes en el instituto superior tecnológico Daniel Villar de Caraz – 2016

• Autor: Torres Alegre, Luis Augusto
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/18801
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/18801
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deserción estudiantil; Patrones de deserción estudiantil; Proceso KDD; Minería de datos educacional; Árbol de decisión; Reglas de asociación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00

La presente investigación abordó el estudio de la deserción estudiantil en el instituto Superior tecnológico “Daniel Villar” de Caraz. Tuvo como objetivo obtener conocimientos sobre el comportamiento de los estudiantes que abandonaron voluntariamente sus estudios que sirvan para formular alternativas de solución, mediante el descubrimiento de patrones de deserción estudiantil y los factores asociados que lo producen, siguiendo la metodología del proceso de descubrimiento del conocimiento en bases de datos (proceso KDD), contribuyendo al conocimiento y solución del problema en los institutos superiores tecnológicos del país. La deserción estudiantil fue del 41.75 % en la cohorte de estudiantes que ingresaron al instituto en los años 2010 al 2013. Se analizaron los datos personales y académicos de todos los estudiantes de la cohorte mencionada, que sumaron 594 estudiantes en 4 carreras profesionales. Se utilizaron los datos que fueron recopilados por la institución en las carpetas del postulante y las actas consolidadas de evaluación académica semestral, cuando el estudiante postuló y durante el desarrollo de sus estudios, respectivamente. Se aplicó la técnica de análisis de información para la recolección de datos, consistente en un proceso de selección, pre procesamiento y transformación orientado a la sistematización de los datos, que finalmente se almacenaron en un repositorio de datos. El análisis de los datos multivariantes obtenidos, se realizó mediante técnicas de minería de datos educacional, utilizándose algoritmos de árboles de decisión y reglas de asociación. Finalmente, los patrones descubiertos fueron analizados para determinar los factores asociados a la deserción estudiantil. Se determinó que los principales factores de deserción asociados a los datos analizados, son el promedio obtenido en secundaria y el promedio obtenido en el ciclo anterior al ciclo de deserción. En conclusión, los datos académicos de los estudiantes contenían información oculta que permitió identificar algunos patrones de deserción estudiantil y sus factores asociados.