Predicción del riesgo académico del estudiante universitario aplicando algoritmo de ensemble y redes neuronales

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicada
Detalles Bibliográficos
Autor: Campomanes Murrugarra, Fanny
Fecha de Publicación:2026
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/7525
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Materia:Deserción universitaria
Educación agraria
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spelling Soto Rodríguez, Iván Dennys5a07707b-b95d-4004-ba90-057f05f124a5-1Campomanes Murrugarra, Fanny2026-01-26T20:57:17Z2026-01-26T20:57:17Z2026https://hdl.handle.net/20.500.12996/7525Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística AplicadaEl presente estudio tiene como objetivo identificar el algoritmo que tenga mejor precisión en predecir el riesgo académico de los estudiantes de la Universidad Nacional Agraria La Molina mediante la aplicación de diversos algoritmos de aprendizaje automático. Se evaluaron modelos de tipo ensemble, entre ellos Bagging, Random Forest y XGBoost además de CART y Redes Neuronales. La comparación del desempeño se realizó utilizando datos de prueba y validación cruzada. Los resultados muestran que las redes neuronales constituyen la opción más adecuada, destacando por su alto recall (0,9163 y 0,9117) y especificidad (0,8105 y 0,7819), así como por un AUC-ROC superior (0,8702 y 0,8567). Bagging y XGBoost se presentan como alternativas secundarias, aunque su menor especificidad podría limitar su aplicabilidad. En contraste, el modelo CART queda descartado debido a su rendimiento significativamente inferior. Por lo tanto, las redes neuronales ofrecen la mayor capacidad predictiva y resultan especialmente valiosas para la identificación temprana de estudiantes en situación de riesgo académico.The present study aims to identify the algorithm with the best accuracy in predicting the academic risk of students at the National Agrarian University La Molina through the application of various machine learning algorithms. Ensemble-type models were evaluated, including Bagging, Random Forest, and XGBoost, in addition to CART and Neural Networks. Performance comparison was conducted using test data and cross validation. The results show that neural networks constitute the most suitable option, standing out for their high recall (0,9163 and 0,9117) and specificity (0,8105 and 0,7819), as well as for a superior AUC-ROC (0,8702 and 0,8567). Bagging and XGBoost are presented as secondary alternatives, although their lower specificity could limit their applicability. In contrast, the CART model is ruled out due to its significantly inferior performance. Therefore, neural networks offer the greatest predictive capacity and are especially valuable for the early identification of students in academic risk situations.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Deserción universitariaEducación agrariaEducación públicaPrograma de ordenadorhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Predicción del riesgo académico del estudiante universitario aplicando algoritmo de ensemble y redes neuronaleshttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85reponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMEstadística AplicadaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Estadística Aplicada10778891https://orcid.org/0000-0002-4928-836207029635https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro542027Sotomayor Ruiz, Rino NicanorCoaquira Nina, Frida RosaFebres Huamán, Grimaldo JoséORIGINALcampomanes-murrugarra-fanny.pdfcampomanes-murrugarra-fanny.pdfTexto completoapplication/pdf2195128https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/89567fb8-4dca-498b-9600-e99ed1e266c1/downloadaeb3868d237d7e0b497611a29f44057cMD514. turnitin Fanny.pdf4. turnitin Fanny.pdfInforme originalidadapplication/pdf19967308https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8d3280d9-a1ba-43ff-a35d-2699423bae52/download3b9510d04096622653fd78542e43eb59MD52Formato de REPOSITORIO.pdfFormato de REPOSITORIO.pdfAutorizaciónapplication/pdf267746https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/819f190a-d9f1-4d50-9b36-4f52b036b3b7/downloadd8fa494dc815f0b8a35da28d71b5ada0MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ebf999b2-1dec-40db-88f5-0f069a1ddb4b/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD54TEXTcampomanes-murrugarra-fanny.pdf.txtcampomanes-murrugarra-fanny.pdf.txtExtracted texttext/plain102294https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/107d7d26-1818-4de9-9bfb-a5b46900b4f2/download77ec399f7e8997f6c5a578c54a529ce5MD554. turnitin Fanny.pdf.txt4. turnitin Fanny.pdf.txtExtracted texttext/plain13859https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b62aa5d8-840a-44b9-90ad-735715b321ed/download59f8a01c7e6f62b79869ccbb4ffc970fMD57Formato de REPOSITORIO.pdf.txtFormato de REPOSITORIO.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8317feda-061a-4dac-ade6-d036e9d19a8e/downloade1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD59THUMBNAILcampomanes-murrugarra-fanny.pdf.jpgcampomanes-murrugarra-fanny.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4176https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b227111e-db93-4ae5-a803-23fac29d8c19/downloadd6d6feadb74071011393289d024a8b51MD564. turnitin Fanny.pdf.jpg4. turnitin Fanny.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3823https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/7487ec28-b05e-448f-9f62-8e1adc59ff35/download51a5a3fdf09f2c4b04141038f9d0d80cMD58Formato de REPOSITORIO.pdf.jpgFormato de REPOSITORIO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5538https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c8ca1a4f-9dd2-45ee-820e-a0b3c45248ea/download7fc4b8b9fcaf5ae365dc15133c3149adMD51020.500.12996/7525oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/75252026-02-04 11:17:06.965https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2open.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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