La Identificación de variables significativas en la deserción estudiantil, mediante un modelo matemático de regresión lineal KDD.

Identificación de variables significativas en la deserción estudiantil.

Autores/as

  • Cristina UNIVERSIDAD TÉCNICA DE AMBATO
  • Eduardo Coautor
  • Christian Coautor
  • Cristian Coautor

DOI:

https://doi.org/10.47189/rcct.v22i36.493

Palabras clave:

deserción estudiantil, modelo matemático, regresión logística, predicción con árbol de decisión, educación superior, metodología KDD

Resumen

En el presente proyecto se desarrolló un modelo de regresión logística para estimar la deserción estudiantil del Instituto Superior Tecnológico Luis A. Martínez Agronómico. Se analizaron los datos de 849 estudiantes, evaluándose las variables: género, estado civil, edad, carrera, repitencia, ocupación e ingresos económicos. Para desarrollar el modelo matemático se utilizó la metodología KDD, que permite generar información a partir de una base de datos con los registros a estudiarse. Dentro el período evaluado el 82,45 % de los estudiantes no desertaron y el 17,55% sí. Para el estudio se establecieron cuatro modelos de regresión logística, sin embargo, se escogió el modelo de regresión logística 4, el cual incluye las variables ‘carrera’ y ‘repitencia’, que fueron las únicas significativas. El modelo de regresión logística 4 clasificó correctamente el 83 % de los datos de entrenamiento y el 79 % de los datos de testeo. Adicionalmente, se determinó un modelo de predicción con árboles de decisión, que estableció como variable explicativa ‘carrera’. El valor F1_Score del modelo de regresión logística 4 fue mayor que el valor del F1_Score del modelo con árbol de decisión.

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Referencias

Albarrán-Peña, J. (2019). La deserción estudiantil en la Universidad de Los Andes (Venezuela). Educación y Humanismo, 21(36), 60-92.

Barahona, P., Veres, E y Aliaga, V. (2016). Deserción académica de la Universidad de Atacama, Chile. Comunicación, 7(2), 27-37.

Baquerizo, P., Tam, A. y López, J. (2014). La deserción y la repitencia en las instituciones de Educación Superior: algunas experiencias investigativas en el Ecuador. Universidad y Sociedad, 6(1).

CEDIA. (2020). Indicadores para la gestión de la calidad en la educación Superior Ecuatoriana. Recuperado de https://www.cedia.edu.ec/dmdocuments/publicaciones/Libros/indicadores2020.pdf

Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G. y Smyth, P. (1996). The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM, 39(11), 27-34.

González, F y Arismendi, K. (2018). Deserción estudiantil en la educación superior técnico-profesional: Explorando los factores que indicen en alumnos del primer año. Revista de la Educación Superior, 47(188), 109-137.

Matallana, A., González, J. y Fonseca, L. (2020). Modelo sobrevida para la deserción estudiantil de los programas de nivel técnico en una IES de formación para el trabajo en la ciudad de Bogotá.

Sánchez, T. (2016). La deserción universitaria. Recuperado de https://www.eltelegrafo.com.ec/noticias/sociedad/4/la-desercion-universitaria-bordea-el-40.

Segura-Morales, M., & Loza-Aguirre, E. (2017). Using Decision Trees for Predicting Academic Performance Based on Socio-Economic Factors. In 2017 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) (pp. 1132-1136). IEEE.

Sopalo, S., Guevara, G y Burbano, R. (2020). Análisis de los factores que inciden en la deserción estudiantil de los niños, niñas y adolescentes ecuatorianos en el periodo 2009 – 2019. (Tesis de grado). Escuela Politécnica Nacional, Quito.

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Publicado

2022-10-31

Cómo citar

Vinueza López, C., Toscano Guerrero, E. ., Salazar Noroña, C. ., & Flores Cadena, C. . (2022). La Identificación de variables significativas en la deserción estudiantil, mediante un modelo matemático de regresión lineal KDD.: Identificación de variables significativas en la deserción estudiantil. Revista Científica Ciencia Y Tecnología, 22(36). https://doi.org/10.47189/rcct.v22i36.493

Número

Sección

Artículos