Introducción:

La deserción universitaria se considera actualmente como un fenómeno complejo que va más alla del número de estudiantes no matriculados, y que viene en continuo crecimiento sobre todo en los primeros años de estudio.

Objetivo:

En el presente estudio se propone un modelo de predicción que combina el Análisis de Supervivencia, Árboles de Decisión y Random Forest, bajo la filosofía de Machine Learning, para el diagnóstico temprano de los posibles factores de la deserción en estudiantes universitarios.

Métodos:

La propuesta consta de 3 fases: el Análisis de Supervivencia que permite estimar la probabilidad de permanencia del alumno (supervivencia). La fase 2 parte del valor de probabilidad obtenido en la fase anterior y lo utiliza como variable respuesta en el proceso de modelado basado en los árboles de decisión para establecer patrones de supervivencia en torno a las variables consideradas. Finalmente, en la fase 3 se identifican las variables más importantes en el modelo, utilizando Random Forest.

Resultados:

La metodología propuesta permitió diseñar un modelo de predicción, que identifica las principales variables de segmentación en patrones de comportamiento de posibles casos de deserción académica.

Conclusión:

Si bien la propuesta fue desarrollada considerando un caso particular de una universidad chilena, la eficiente combinación de la metaheurística permite la extrapolación de la metodología a cualquier contexto y realidad académica. Sin embargo, se deben considerar las condiciones y necesidades de cada institución.

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