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Formación universitaria

On-line version ISSN 0718-5006

Abstract

CASTRILLON-GOMEZ, Omar D.; SARACHE, William  and  RUIZ-HERRERA, Santiago. Predicción de las principales variables que conllevan al abandono estudiantil por medio de técnicas de minería de datos. Form. Univ. [online]. 2020, vol.13, n.6, pp.217-228. ISSN 0718-5006.  http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000600217.

En este artículo se realiza un estudio sobre las principales variables que afectan el abandono estudiantil. Se predice el comportamiento del abandono estudiantil (variable dependiente) usando 25 variables independientes agrupadas en 5 categorías: personales, económicas, sociales, familiares y académicas. Estas fueron muestreadas sobre una población de 410 estudiantes. Mediante un análisis estadístico multivariado, se seleccionaron aquellas más influyentes para estructurar un archivo que fue analizado por el algoritmo J48 de la plataforma Weka. Los resultados muestran que, con una efectividad superior al 80%, las variables más influyentes en el abandono estudiantil son: pedagogía de los profesores, sentimiento de frustración, importancia del programa, expectativas insatisfechas, motivación del programa y procrastinación. Variables como promedio académico y edad de ingreso parecen no tener mayor relevancia. Se concluye que los resultados aportan información útil para el despliegue de estrategias universitarias orientadas a reducir el abandono estudiantil.

Keywords : abandono estudiantil; minería de datos; bayesiano; procrastinación.

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