Modelo de predicción de deserción estudiantil, apoyado en Tecnologías De Data Mining, en un curso de primera matrícula de la Escuela ECBTI De La UNAD.

Abstract

A continuación, se presenta la investigación modelo de predicción de deserción estudiantil, apoyado en tecnologías de big data, en un curso de primera matrícula de la escuela ECBTI de la UNAD. Este proyecto se desarrolla como requisito de grado para la maestría en gestión de TI de la Universidad Nacional Abierta a Distancia UNAD. El proyecto incluye el planteamiento del problema en donde se expresa la necesidad de aplicar técnicas de analítica de datos a la información que se almacena como producto de los procesos académicos. En los procesos académicos de la UNAD se producen en cada periodo académico una gran cantidad de datos los cuales son susceptibles de analizar, con el fin de generar un modelo de predicción que coadyuve en la mitigación del problema de la deserción estudiantil en la institución, mediante el pronóstico temprano de los estudiantes en riesgo de deserción. Como parte de esta información se tienen en la UNAD instrumentos como la encuesta de caracterización que se aplica a los estudiantes nuevos, el cual es un instrumento muy valioso que permite conocer información de los estudiantes que inician su proceso en la UNAD. Este estudio aplica técnicas de minería de datos basada en Machine Learning, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje supervisado que permitan generar modelos de predicción de la deserción estudiantil que de manera temprana determine si un estudiante probablemente desertará de su proceso de formación. Durante el desarrollo de este proyecto se utilizaron herramientas de software Libre tales como WEKA que permitieron obtener algunos resultados a partir de la aplicación de algoritmos de machine learning. Estos resultados proporcionan un soporte para la toma de decisiones, lo que permite a los directivos de las institución concentrar los esfuerzos o dirigirlos a ciertos ámbitos o área específicas, lo que mejora enormemente la efectividad en los procesos permitiendo acercarse al conocimiento de manera más efectiva y eficiente.