Propuesta de modelo predictivo a través de minería de datos y deserción estudiantil universitaria de la escuela profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional del Callao

• Autores: Caballero Custodio, Christian Jean Claude, Hidalgo Bellido, Anggie Betsabe, León Saucedo, Javier Eduardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Callao
• Repositorio: UNAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/8793
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12952/8793
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deserción estudiantil; Predicción; Minería de Datos; CRISP-DM; Árbol de decisión; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La deserción estudiantil es un problema muy común en todas las universidades y trae consigo diversos problemas que no solo afecta al desertor sino también la imagen de la universidad, es por ello que se realizó una propuesta de un modelo predictivo aplicando minería de datos para la deserción universitaria en la escuela profesional de Ingeniería de Sistemas, utilizando árbol de decisión como técnica principal por su alto grado de precisión en pronósticos de deserción universitaria y CRISP-DM como metodología por sus 6 fases que la hacen completa para este tipo de modelamiento predictivo. Para la adquisición de información, se realizó una encuesta a 65 alumnos de la facultad de Ingeniería de Sistemas, donde cada uno mencionó los diversos factores del motivo de su salida definitiva de la carrera, Después de la evaluación con los datos originales se introduce un conjunto de datos de prueba en el sistema para analizar los resultados. El análisis comparativo de los resultados indica que la predicción ha ayudado determinar con mayor precisión el mejoramiento en el resultado.