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...
- 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:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7877
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- Palabra clave:
- 510 - Matemáticas
Deserción
Educación superior
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510 - Matemáticas Deserción Educación superior Modelos de clasificación Aprendizaje automático Dropout Higher education Classification models Machine learning |
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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. |
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Aponte, J. d. J., González, S. B., and Rincón, H. (2012). Búsqueda de soluciones a la deserción y la mortalidad en el área de matemáticas en el departamento de ciencias básicas de la universidad santo tomás, seccional tunja. Revista Interamericana de Investigación, Educación y Pedagogía, 5(1):65–77. Ayala, H. Y., Valenzuela-Sabogal, G. M., and Espinosa-García, A. (2019). Obtención de un modelo de minería de datos aplicado a la deserción universitaria del programa de ingeniería de sistemas de la universidad de cundinamarca. Revista Ontare, 7:134–150. Bayes, T. (1763). Lii. an essay towards solving a problem in the doctrine of chances. by the late rev. mr. bayes, frs communicated by mr. price, in a letter to john canton, amfr s. Philosophical transactions of the Royal Society of London, (53):370–418. Behar, D. (2008). Introducción a la metodología de la investigación. Shalom. Chernoff, H. (1952). 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Definición de deserción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144.2. Definición de minería de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154.3. Definición de coeficiente de correlación de rango de Kendall . . . . . . . . . . . . 154.4. Definición de prueba de independencia chi-cuadrado . . . . . . . . . . . . . . . . 174.5. Definición de aprendizaje automático (Machine learning) . . . . . . . . . . . . . 184.5.1. Definición de aprendizaje automático supervisado . . . . . . . . . . . . . 184.6. Definición de modelo de regresión logística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194.7. Definición de modelo de clasificación Naive Bayes . . . . . . . . . . . . . . . . . 204.8. Definición de modelo gradient boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214.9. Definición de modelo de redes neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.10. Definición de validación cruzada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.11. Métricas de evaluación de modelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.12. Definición de curvas ROC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275. Metodología 285.1. Pasos del proceso investigativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295.1.1. Selección de las variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305.1.2. Limpieza y depuración de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.1.3. Análisis exploratorio de la población . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.1.4. Entrenamiento de los modelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.1.5. Selección del mejor modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346. Resultados 356.1. Análisis exploratorio de la población . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356.2. Variables correlacionadas con la decisión de desertar . . . . . . . . . . . . . . . . 396.3. Modelos planteados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406.3.1. Modelo de regresión logística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406.3.2. Modelo Naive Bayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446.3.3. Modelo Gradient Boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 456.3.4. Modelo de Redes neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.4. Evaluación de modelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477. Discusión 498. Conclusiones y recomendaciones 528.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 528.2. Recomendaciones y trabajos futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54The objective of this research is based on the application of supervised machine learning algorithms such as logistic regression, Naive Bayes, Gradient boosting, and neural networks, to classify from the mathematics and statistics programs at the University of Córdoba, located in Montería, as potential dropouts or non-dropouts from the program, based on socioeconomic and academic variables of the students at the time of entry, such as age, ICFES score in mathematics, weighted cumulative average, and others that are significant in student dropout studies and were available. The study had a sample of 852 students from these programs who registered for academic enrollment during the cohorts from 2015-1 to 2021-2, thus providing a sufficient sample size for the training and evaluation of the models through the application of cross-validation. The main findings in the research show that the four algorithms considered achieve similar accuracies and above 73 %, showing that the available information is sufficient to make a good classification of these students, among those who may choose to drop out or not from their university studies.PregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba - ColombiaEstadísticaCopyright Universidad de Córdoba, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2510 - MatemáticasDeserciónEducación superiorModelos de clasificaciónAprendizaje automáticoDropoutHigher educationClassification modelsMachine learningEntrenamiento de modelos de aprendizaje automático para clasificar estudiantes en posibles desertores o no desertores, en programas académicos de la Universidad de CórdobaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextAponte, J. d. 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