Modelo neuronal para la estimación del riesgo de deserción en alumnos de grado

Abstract

El objetivo de este trabajo es la producción de un modelo que permita estimar el riesgo de deserción en alumnos de grado en la carrera de Ingeniería Informática. Para alcanzar este fin, se propone un método de extracción de características y se emplearon redes neuronales como herramienta de clasificación, en particular se implementó un perceptrón multicapa. La base de datos de alumnos empleada en estos casos se elaboró considerando como fuente la información académica registrada en el Sistema de SIU-Guaraní. Fueron considerados diferentes casos de estudio para evaluar el desempeño del modelo construido. Se analizaron los resultados a partir de los valores del porcentaje de error alcanzado y los indicadores de sensibilidad y especificidad. Se logró un buen nivel de detección de desertores ya que en general el error se mantuvo en un rango entre 7% y 9%, la sensibilidad entre 82% y 92%, y la especificidad superior al 93% para todos los casos.