Identificación de variables relevantes en la deserción de estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones mediante algoritmos no supervisados

RESUMEN : En este proyecto de investigación, se propone una metodología que permite identificar las variables más relevantes en el fenómeno de deserción de los estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad de Antioquia, realizando un análisis de estas...

Full description

Autores:
Giraldo Marín, Ana María
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/31710
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/31710
Palabra clave:
Algortimos
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Deserción universitaria
Educación superior
Variables (estadística)
Aprendizaje no supervisado
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/
Description
Summary:RESUMEN : En este proyecto de investigación, se propone una metodología que permite identificar las variables más relevantes en el fenómeno de deserción de los estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad de Antioquia, realizando un análisis de estas variables para tres grupos: Estudiantes de todo el departamento, estudiantes en modalidad virtual y estudiantes de modalidad presencial, asignando a cada uno de los grupos encontrados en los tres análisis un nivel de riesgo de deserción y un perfil de los estudiantes pertenecientes a los grupos con distribución de desertores más relevantes (mayor y menor porcentaje), estos perfiles tienen asociadas variables de interés que son las responsables de que el estudiante quede clasificado en un grupo en particular. Se entrega también, una herramienta para la predicción de riesgo de deserción para cada uno de los modelos analizados.