Análisis de la deserción de estudiantes universitarios usando técnicas de minería de datos [recurso electrónico en línea]
Material type: ArticleSubject(s): Online resources: In: Formación universitaria Vol. 10, no. 3 (2017), p. 61-68Abstract: Se realiza un estudio para determinar cuales son y cual es la importancia de las variables que llevan a un estudiante a abandonar sus estudios universitarios, usando técnicas de minería de datos. La deserción de los estudiantes de educación superior genera una serie de inconvenientes que afectan a los estudiantes y las universidades. Los resultados obtenidos a partir de los datos proporcionados por las carreras de Ingeniería de la Universidad Católica del Norte en Antofagasta y Coquimbo (Chile) determinan que las variables que mejor explican la deserción de un estudiante son, las razones socioeconómicas y el puntaje de ingreso a la universidad (PSU). Según el árbol de decisión construido se concluye que la retención se sitúa en un 78,3%. La calidad de los clasificadores permite asegurar que sus predicciones son correctas, con niveles estadísticos de curva ROC de 76%, 75% y 83% de acierto para los clasificadores de red bayesiana, árbol de decisión y red neuronal respectivamente.Item type | Current library | Collection | Call number | URL | Status | Date due | Barcode | Item holds | |
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Artículo Electrónico | Bib. Gregorio Torres Quintero En línea | Acceso abierto | Link to resource | Available |
Acceso abierto
Se realiza un estudio para determinar cuales son y cual es la importancia de las variables que llevan a un estudiante a abandonar sus estudios universitarios, usando técnicas de minería de datos. La deserción de los estudiantes de educación superior genera una serie de inconvenientes que afectan a los estudiantes y las universidades. Los resultados obtenidos a partir de los datos proporcionados por las carreras de Ingeniería de la Universidad Católica del Norte en Antofagasta y Coquimbo (Chile) determinan que las variables que mejor explican la deserción de un estudiante son, las razones socioeconómicas y el puntaje de ingreso a la universidad (PSU). Según el árbol de decisión construido se concluye que la retención se sitúa en un 78,3%. La calidad de los clasificadores permite asegurar que sus predicciones son correctas, con niveles estadísticos de curva ROC de 76%, 75% y 83% de acierto para los clasificadores de red bayesiana, árbol de decisión y red neuronal respectivamente.
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