Análisis de la deserción en las carreras universitarias de UCSE

Abstract

El presente trabajo, que forma parte de un proyecto de investigación y desarrollo de la Universidad Católica de Santiago del Estero (UCSE), aborda la problemática de la deserción de alumnos en las carreras de dicha universidad, generando modelos que permitan identificar a aquellos estudiantes con altas probabilidades de desertar. El objetivo es prever estos casos y actuar ante estas circunstancias, permitiendo a las autoridades definir estrategias para reducir la deserción. Para alcanzar estos objetivos, se aplicaron técnicas de minería de datos y machine learning centradas en el aprendizaje automático, las cuales permitieron generar modelos predictivos para discernir y predecir de manera precisa si un estudiante abandonará una determinada carrera. Los modelos utilizados fueron KNeighbors, Random Forest, Gradient Boosting y Multilayer Perceptron, utilizando como fuente de datos un dataset generado a partir de la información proporcionada por el Sistema de Gestión Académica de la Universidad Católica de Santiago del Estero.