Predicción temprana de la deserción universitaria en primer año: un modelo multivariable basado en aprendizaje automático

Abstract

La deserción estudiantil en los primeros años de la formación universitaria constituye un desafío significativo tanto para las instituciones educativas como para los propios estudiantes, dado su impacto directo en el aprovechamiento de los recursos institucionales y en la planificación de estrategias orientadas a cada cohorte. En este contexto, la académicas disponibilidad de herramientas que permitan identificar de manera temprana a los estudiantes en riesgo resulta fundamental para optimizar la asignación de recursos y fortalecer las políticas de acompañamiento académico. La incorporación de modelos predictivos basados en múltiples variables posibilita una detección más precisa y oportuna de situaciones de riesgo, superando las limitaciones de los enfoques tradicionales. Asimismo, el desarrollo de un modelo predictivo multivariable complementado con una metodología que oriente su implementación en el ámbito institucional representa un enfoque innovador, al integrar información proveniente de distintos dominios y contribuir tanto al avance del conocimiento académico como a la mejora de los sistemas de alerta temprana. La investigación se fundamenta en la necesidad de desarrollar y evaluar un enfoque metodológico integral que articule modelos predictivos y criterios sistemáticos de análisis para la detección temprana de abandono estudiantil. Con el propósito de disponer de manera holística variables académicas, conductuales, psicoemocionales e institucionales, superando así las limitaciones de los enfoques tradicionales y aprovechando las oportunidades que ofrecen las nuevas fuentes de recolección de datos educativas.