Análisis de patrones de deserción universitaria en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura mediante técnicas de clustering

• Autor: Roman Vidal, Tania Gianella
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad de Piura
• Repositorio: UDEP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/7661
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11042/7661
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deserción universitaria -- Análisis; Algoritmos computacionales -- Aplicación -- Investigaciones; Análisis cluster -- Aplicación -- Universidades; 005.7; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El estudio analiza los patrones de deserción universitaria en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura mediante la aplicación de técnicas de clustering, con el objetivo de identificar patrones y perfiles de estudiantes que permitan entender mejor este fenómeno. El estudio se realizó con los datos académicos de 4324 estudiantes matriculados entre los semestres 2013-I y 2020-II. Se implementaron dos enfoques metodológicos complementarios para el análisis de clustering. El primer enfoque usó el algoritmo k-means, lo que requirió la binarización del conjunto de datos para el cálculo de distancia euclidiana. El segundo enfoque aplicó clustering jerárquico con distancia Gower, lo que permitió el procesamiento de datos mixtos, es decir, trabajar directamente con variables categóricas y numéricas sin transformaciones precias. Cabe mencionar que ambos métodos convergieron en agrupar la data en tres clústeres diferenciados. El primer enfoque identificó tres perfiles basados en estados académicos, mientras que el segundo enfoque capturó patrones relacionados a características de ingreso de los estudiantes. Es importante resaltar los resultados de la segmentación, pues permite obtener información valiosa para diseñar intervenciones específicas según los perfiles identificados, contribuyendo a mejorar las estrategias de retención estudiantil.