Sistema de predicción de la deserción escolar, utilizando estrategias de machine learning

Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de predicción para la deserción escolar en escuelas de educación superior, basado en el análisis de datos utilizando Técnica profesionals de machine learning. El sistema tiene como objetivo proporcionarnos predicciones para evitar la deserción tempra...

Full description

Autores:
Mendoza García, Carlos Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Corporación Universitaria Remington
Repositorio:
Repositorio institucional Uniremington
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5419
Acceso en línea:
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5419
Palabra clave:
Sistemas de predicción
Rendimiento académico
Deserción escolar
Clasificación
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Análisis de datos
Deserción escolar
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Description
Summary:Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de predicción para la deserción escolar en escuelas de educación superior, basado en el análisis de datos utilizando Técnica profesionals de machine learning. El sistema tiene como objetivo proporcionarnos predicciones para evitar la deserción temprana en la educación superior y así crear ayudas educativas para apoyarlos. Este dataset recompila diversas bases de datos en una institución de educación superior, contiene información sobre estudiantes de varias carreras de pregrado. Los datos incluyen características demográficas, socioeconómicas y trayectoria académica al momento de inscripción, así como el rendimiento académico al final del primer y segundo semestre. La idea de implementación es construir un modelo de clasificación que predice la deserción escolar y el éxito académico. Esta información se somete a un proceso de limpieza y normalización para asegurar la calidad y consistencia de los datos. A partir de este análisis, se propone utilizar algoritmos de Aprendizaje supervisado (Clasificación) como KNeighborsClassifier y LinearDiscriminantAnalysis con el objetivo de clasificar a los estudiantes en diferentes grupos a categorías específicas.