Diseño de un sistema para predecir la deserción de los alumnos mediante machine learning en la Universidad Tecnológica del Perú

• Autores: Perez Bedia, Carlos Andres, Rojas Segovia, Luis Enrique
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/3843
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/3843
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deserción estudiantil; Estudiantes superiores; Aprendizaje automático; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Este trabajo de investigación permitió predecir la deserción de alumnos de la sede central de la UTP ubicado en la ciudad de Lima, teniendo como base de aprendizaje los alumnos que desertaron en semestres anteriores e implementando la tecnología de machine learning, que proporcionaron los patrones de comportamiento de los alumnos desertores y mediante las herramientas de machine learning se pudo obtener de manera anticipada los alumnos con potencial de deserción y de esta manera la Universidad Tecnológica del Perú pueda intervenir y evitar el abandono de estudios. El aporte de esta investigación permitió identificar patrones de comportamiento que son de gran importancia para la Universidad Tecnológica del Perú, debido a que, al tener identificado a los estudiantes con intención de desertar de sus estudios, les permitirá plantear estrategias que permitan disuadir al estudiante y orientar sobre su situación académica. La metodología utilizada fue la de Crisp dm y el algoritmo Support Machine Vector (SVM) permitió predecir por medio de comportamiento patrón de los alumnos predecir su decisión de desertar.