Modelo para la detección temprana de estudiantes en riesgo de deserción usando técnicas de aprendizaje automático
Este estudio se enfoca en la deserción escolar entre estudiantes universitarios y busca crear un modelo de clasificación para identificar a aquellos en riesgo. Se recopiló información de los últimos cinco años y se aplicaron técnicas de aprendizaje automático, evaluando tres modelos: árboles de deci...
- Autores:
-
Califa Urquiza, Miguel Angel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/10440
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/10440
- Palabra clave:
- Clasificación
Deserción escolar
Estudiantes universitarios
Modelos de aprendizaje automático
Predicción
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Este estudio se enfoca en la deserción escolar entre estudiantes universitarios y busca crear un modelo de clasificación para identificar a aquellos en riesgo. Se recopiló información de los últimos cinco años y se aplicaron técnicas de aprendizaje automático, evaluando tres modelos: árboles de decisión, bosques aleatorios y regresión logística. Se seleccionó el más eficaz según métricas como precisión, sensibilidad y especificidad. Los resultados muestran que la deserción escolar está influenciada por factores económicos, institucionales y socioemocionales, destacando la importancia de intervenciones integrales. El modelo elegido demostró una buena capacidad predictiva, siendo útil para intervenciones tempranas. Además, se desarrolló una infraestructura que protege los datos sensibles, ofreciendo una solución adaptable y segura replicable en otras instituciones educativas |
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Los resultados muestran que la deserción escolar está influenciada por factores económicos, institucionales y socioemocionales, destacando la importancia de intervenciones integrales. El modelo elegido demostró una buena capacidad predictiva, siendo útil para intervenciones tempranas. Además, se desarrolló una infraestructura que protege los datos sensibles, ofreciendo una solución adaptable y segura replicable en otras instituciones educativasContenido Pág. Introducción 12 1. El Problema 19 1.1 Planteamiento del Problema 19 1.2 Pregunta Problema 21 1.3 Objetivos 21 1.3.1 Objetivo general 21 1.3.2 Objetivos específicos 21 1.4 Justificación 22 2. Marco Referencial 24 2.1 Marco Teórico / Estado del Arte 24 2.2 Factores de la Deserción Escolar en América Latina 28 2.2.1 Factores externos de la deserción escolar 28 2.2.2 Factores internos de la deserción escolar 28 2.3 Implicaciones para la Calidad Educativa y los Derechos de los Estudiantes 28 2.4 Desafíos para Garantizar el Derecho a la Educación 29 2.5 De las Causas a las Consecuencias 29 2.6 Aprendizaje de Máquinas 30 2.6.1 Categorías de sistemas de aprendizaje automático 30 2.7 Termino Deserción Escolar 32 3. Metodología 33 3.1 Recopilación de Datos 33 3.2 Minería de Datos 34 3.3 Modelos Predictivos de Deserción 34 3.3.1 Datos cuantitativos 35 3.3.2 Datos cualitativos 35 3.4 Análisis de Datos 36 3.4.1 Análisis estadístico 36 3.4.2 Análisis temático 36 3.5 Categorías Emergentes 36 3.6 Desarrollo del Modelo de Clasificación 37 3.7 Evaluación del Modelo 37 3.8 Implementación y Seguimiento 38 4. Resultados 39 4.1 Definición de la Plantilla 40 4.1.1 Paso número 1: un docente o directivo descarga la plantilla excel y la diligencia con sus métricas 42 4.1.2 Paso número 2: se procede con la carga del excel en paginaWeb.html 42 4.1.3 Paso número 3: el Excel se carga en una ubicación temporal 43 4.1.4 Paso número 4: el Excel se convierte en Google Sheets 43 4.1.5 Paso número 5: los datos se van a BigQuery 43 4.1.6 Paso número 6: se entrenan los 3 modelos y se retornan las matrices de confusión 43 4.1.7 Paso número 7: se selecciona y se predice con el mejor modelo 44 4.1.8 Paso número 8: generación del reporte 45 4.2 Entendimiento de Negocio 48 4.3 Entendimiento de los Datos 49 4.4 Preparación de los Datos 55 4.5 Modelado, Evaluación e Implementación 56 5. Conclusiones 60 6. Recomendaciones 63 6.1 Disponibilidad Fuera de Línea 63 6.2 Implicaciones Académicas, Económicas y Sociales de la Deserción 63 6.3 Pruebas a Largo Plazo 64 6.4 Contribución y Futuras Líneas de Investigación 64 6.4.1 Contribuciones a la literatura y práctica educativa 64 6.4.2 Direcciones futuras para la investigación y práctica 65 6.4.3 Aumento de la jornada escolar y su impacto en la reducción de la deserción 65 Referencias Bibliográficas 66 Anexos 79MaestríaMagíster en tecnologías de información y comunicación (TIC)85 páginas. ilustraciones 1.763 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de Cúcuta, ColombiaMaestría en tecnologías de información y comunicación (TIC)https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=60982Modelo para la detección temprana de estudiantes en riesgo de deserción usando técnicas de aprendizaje automáticoTrabajo de grado - Maestríahttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionClasificaciónDeserción escolarEstudiantes universitariosModelos de aprendizaje automáticoPredicciónPublication51764687-7729-4f1b-954e-079c9f8dc83avirtual::174-151764687-7729-4f1b-954e-079c9f8dc83avirtual::174-1049c04bf-c8c2-4ad0-b846-ca8581bd92f3virtual::175-1049c04bf-c8c2-4ad0-b846-ca8581bd92f3virtual::175-1ORIGINALProyecto de Pregrado.pdfProyecto de Pregrado.pdfapplication/pdf1693207https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/afc93475-0b73-4b91-9b26-62f7a639f9b0/downloadbd7c080ace6811ff60cff5e4a84d9b6cMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814837https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/6cc4aa80-563b-4c4e-8fc5-766a3d877cef/downloadb76e7a76e24cf2f94b3ce0ae5ed275d0MD52falseAnonymousREADTEXTProyecto de Pregrado.pdf.txtProyecto de Pregrado.pdf.txtExtracted 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