Análisis de la deserción en las carreras universitarias de UCSE

Construcción de modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático

  • Paula Cassina
  • Florencia Giay
  • Gonzalo Knoll
  • Marcela Vera

Resumen

El presente trabajo, que forma parte de un proyecto de investigación y desarrollo de la Universidad Católica de Santiago del Estero (UCSE), aborda la problemática de la deserción de alumnos en las carreras de dicha universidad, generando modelos que permitan identificar a aquellos estudiantes con altas probabilidades de desertar. El objetivo es prever estos casos y actuar ante estas circunstancias, permitiendo a las autoridades definir estrategias para reducir la deserción. Para alcanzar estos objetivos, se aplicaron técnicas de minería de datos y machine learning centradas en el aprendizaje automático, las cuales permitieron generar modelos predictivos para discernir y predecir de manera precisa si un estudiante abandonará una determinada carrera. Los modelos utilizados fueron KNeighbors, Random Forest, Gradient Boosting y Multilayer Perceptron, utilizando como fuente de datos un dataset generado a partir de la información proporcionada por el Sistema de Gestión Académica de la Universidad Católica de Santiago del Estero.

Publicado
2024-09-02
Cómo citar
Cassina, P., Giay, F., Knoll, G., & Vera, M. (2024). Análisis de la deserción en las carreras universitarias de UCSE. Memorias De Las JAIIO, 10(5), 23-36. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/926
Sección
EST - Concurso de Trabajos Estudiantiles