Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para clasificar estudiantes en posibles desertores o no desertores, en programas académicos de la Universidad de Córdoba

El objetivo de esta investigación se fundamenta en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático supervisado como el de regresión logística, Naive Bayes, gradient boosting y redes neuronales, para clasificar a los estudiantes de los programas de matemáticas y estadística de la Universidad de Córdoba, en el lugar de desarrollo ubicado en Montería, en posibles desertores o no desertores del programa, a partir de información de variables socioeconómicas y académicas de los estudiantes al momento de ingresar, como la edad, el puntaje ICFES en matemáticas, el promedio acumulado ponderado y otras que resultan significativas en los estudios de deserción estudiantil y que se tenían disponibles. El estudio contó con una muestra de 852 estudiantes de estos programas que presentaron matrícula académica durante las cohortes de 2015-1 hasta 2021-2, con lo cual se dispuso de un tamaño de muestra suficiente para el entrenamiento y evaluación de los modelos por medio de la aplicación de validación cruzada. Los principales hallazgos en esta investigación muestran que los cuatro algoritmos considerados alcanzan precisiones similares y por encima del 73 %, evidenciando que la información disponible es suficiente para hacer una buena clasificación de estos estudiantes, entre los que pueden optar por abandonar o no sus estudios universitarios.

• Autores: Hoyos Vega, Jhon Jeiller
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad de Córdoba
• Repositorio: Repositorio Institucional Unicórdoba
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/7877
• Acceso en línea: https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7877; https://repositorio.unicordoba.edu.co/
• Palabra clave: 510 - Matemáticas; Deserción; Educación superior; Modelos de clasificación; Aprendizaje automático; Dropout; Higher education; Classification models; Machine learning
• Rights: openAccess
• License: Copyright Universidad de Córdoba, 2023