Detección de Patrones de Deserción Estudiantil con Minería de Datos
Autores: | Timarán Pereira, Silvio Ricardo Jimenez Toledo, Javier Alejandro Calderón Romero, Andrés |
En este libro se presentan los resultados del proyecto de investigación cuyo objetivo fue detectar patrones de deserción estudiantil a partir de los datos socioeconómicos, académicos, disciplinares e institucionales de los estudiantes de los programas de pregrado de la Universidad de Nariño e Institución Universitaria CESMAG, dos instituciones colombianas de educación superior, la primera pública y la segunda privada de la ciudad de Pasto, utilizando técnicas de Minería de Datos.
Utilizando como metodología las diferentes etapas del Proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos y a partir de repositorios de datos limpios y transformados de cada institución, se construyeron modelos predictivos de clasificación basado en árboles de decisión, que permitieron descubrir patrones de deserción estudiantil en la Universidad de Nariño e IUCESMAG. También, a partir de un repositorio unificado se obtuvieron patrones de deserción estudiantil en ambas instituciones utilizando la misma técnica predictiva.
De igual manera se construyeron modelos descriptivos con las tareas de minería de datos Asociación y Agrupación o Clustering que permitieron encontrar asociaciones y similitudes entre los diferentes atributos seleccionados para describir la deserción estudiantil en estas IES. El conocimiento generado ayudará a las directivas universitarias a tomar decisiones eficaces en lo relacionado a la implementación de planes y programas enfocados a la detección temprana de los estudiantes que cumplan estos patrones.