Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana

Autores/as

  • Oswaldo Sifuentes Bitocchi Universidad Continental. Huancayo, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602

Palabras clave:

Deserción estudiantil, estudiantes universitarios, desaprobación, tutoría, modelos predictivos

Resumen

La deserción es un problema que afecta a las universidades, públicas y privadas, y acarrea una serie de consecuencias negativas tanto para las instituciones como para los mismos jóvenes, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas contribuye a identificar a los estudiantes en riesgo de deserción. Se diseñaron siete modelos predictivos con la metodología CRISP (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) y el historial académico de los estudiantes, para ser aplicados en siete cursos. Entre los principales resultados se puede destacar que los modelos predictivos contribuyeron a reducir en un 25 % y 40 % los niveles de desaprobación y las variables que mejor la predijeron fueron la carrera que estudian (vocación), el número de veces que se matriculan en la asignatura y la nota que tuvieron en matemática o comunicación cuando cursaron el quinto año de secundaria.

Biografía del autor/a

  • Oswaldo Sifuentes Bitocchi, Universidad Continental. Huancayo, Perú
    Magíster en Administración de Negocios, Director de Gestión Académica de la Universidad Continental

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Publicado

2018-12-20

Número

Sección

Producción y Gestión

Cómo citar

Modelos predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada peruana. (2018). Industrial Data, 21(2), 47-52. https://doi.org/10.15381/idata.v21i2.15602