Implementación de técnicas de Data Mining, para la predicción de la deserción de los estudiantes del programa de ingeniería industrial de la Universidad Icesi

En Colombia, la deserción que se presenta en las universidades, llega a rondar el 45% del total de estudiantes, dato bastante preocupante, como el 32.6% que se presenta para el Programa de Ingeniera Industrial de la Universidad Icesi. Son muchos los esfuerzos que brindan, tanto universidades como gobierno, en términos de educación, pero la deserción termina causando que gran parte de todo ello se pierda. Data Mining, que traduce Minería de Datos, es aplicado en este proyecto, para identificar patrones e información relevante en todos aquellos estudiantes desertores, para entonces, proporcionar herramientas que puedan predecir la probabilidad de deserción de un estudiante. Así mismo, mediante técnicas estadísticas, se proporcionan varios datos de referencia, que permiten evidenciar el panorama que se presenta en términos de deserción, mostrando el rol de diferentes atributos del estudiante. El proyecto empezó con el análisis de 38 atributos del estudiante, hasta que se redujo a 10, y mediante el algoritmo J48, se logró generar un modelo de predicción de la deserción para los estudiantes del Programa de Ingeniería Industrial de la Universidad Icesi, el cual conto con una asertividad del 74.23%, dato obtenido mediante una validación cruzada.

• Autores: Polo Saa, Eduardo José; Reyes Bauer, Sebastian
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad ICESI
• Repositorio: Repositorio ICESI
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.icesi.edu.co:10906/83586
• Acceso en línea: http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/83586; http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib?oid=313637
• Palabra clave: Data mining; Algoritmos; Deserción universitaria; Deserción académica; Rendimiento académico; Desempeño académico; Programa de ingeniería industrial; Universidad Icesi; Trabajos de grado; Ingeniería Industrial; Departamento de Ingeniería Industrial
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/