Análisis de modelos predictivos que estimen la deserción de estudiantes de pregrado: una revisión de la literatura científica.

• Autor: Rivas Guerra, César Edilberto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/22982
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/22982
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ingeniería Industrial; Universidades; Formación profesional; Educación superior; Minería de datos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

Hoy en día la deserción es uno de las preocupaciones que recae en cada una de las entidades universitarias, sean públicas o privadas, por lo cual, para poder detectarlo con anticipación se han creado diversos modelos predictivos, esos modelos predictivos darán herramientas a las universidad para la retención de dichos alumnos y que estos culminen la carrera que en una primera instancia decidieron estudiar, las fuentes de información fueron principalmente en Redalyc, Scielo y Google Académico, la elegibilidad de los artículos a investigar se dieron discriminando publicaciones que no sean de habla hispana y de Latinoamérica, así mismo un periodo de máximo 12 años. Mediante este proceso se ha podido identificar modelos predictivos de deserción, así como que tipos de datos y variables son necesarios para poder llevar acabo dichos modelos y de manera adicional que algunas herramientas que de manera conjunta fortalecen dichos modelos. Las limitaciones del presente trabajo fueron principalmente que no se encontraron muchos modelos predictores de deserción