Modelo predictivo de deserción universitaria de la carrera de ingeniería informática en la Universidad Ricardo Palma.

• Autores: Gálvez Chambilla, Melissa Beatriz, Flores Cornejo, Katherine Briggite
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/2031
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/2031
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis predictivo; Deserción universitaria; Minería de datos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02

La deserción universitaria se ha convertido en un problema importante a ser investigado. La tasa de deserción ha llegado a constituir uno de los principales indicadores de eficiencia interna dentro de cualquier institución de educación. Investigar las causas de la deserción con metodologías adecuadas que permitan predecir esta, contribuye a la toma de decisiones dentro de la gestión de la unidad académica. El objetivo del presente proyecto consiste en investigar y proponer una metodología que permita identificar en forma automática a los estudiantes con mayor riesgo de deserción de las carreras de ingeniería informática en la Universidad Ricardo Palma. Para la implementación de este proyecto se adoptó la metodología CRISP-DM que estructura el proceso de minería de datos en seis fases, que interactúan entre ellas de forma iterativa. Se evaluaron los modelos de árboles de decisión y clustering para analizar el comportamiento de los estudiantes, evaluando factores como el rendimiento del alumno, condición social y aspectos socioeconómicos. La exactitud de los modelos es calculada a partir de la información que brindó la Oficina Central de Informática y Cómputo de la Universidad Ricardo Palma, en la cual se realizó una transformación y simulación de algunas variables para mayor efectividad del modelo.