Show simple item record

dc.contributor.advisorHernández Giraldo, Andrés Felipe
dc.coverage.spatialcead_-_barranquilla
dc.creatorHerrera Flórez, Jaminson Enrique
dc.date.accessioned2025-03-04T15:43:56Z
dc.date.available2025-03-04T15:43:56Z
dc.date.created2025-02-14
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/67302
dc.description.abstractLa deserción en la educación superior es un problema creciente en Colombia, con tasas que afectan significativamente la calidad educativa y el desarrollo del país. Estudios previos han identificado múltiples factores y variables asociados a este fenómeno, incluyendo dificultades económicas, bajo rendimiento académico, falta de apoyo institucional, problemas de adaptación al entorno universitario y problemas con el entorno familiar entre otros. Es por ello por lo que los objetivos de esta monografía se enfocan en analizar la deserción universitaria por medio de una revisión sistemática bibliográfica referente a la problemática abordada desde el machine learning y posteriormente clasificar las técnicas y métricas más utilizadas en esas revisiones, identificando limitaciones asociadas con la implementación de esas técnicas en la detección de la deserción universitaria. Para llevar a cabo esa revisión sistemática de la bibliografía, se implementa una metodología mixta de tipo documental que se obtiene de fuentes secundarias apoyándose en el protocolo PRISMA. La metodología se divide en 3 fases, Exploratoria, Análisis documental y Análisis de resultados. Los resultados permiten obtener de la revisión sistemática, las métricas y las técnicas más implementadas y las de mayor rendimiento. En estos resultados también se arroja un análisis de los factores y variables más recurrentes dentro de la revisión y por ende los de mayor incidencia en la deserción estudiantil. Posteriormente se específica una serie de factores que limitan la implementación de las técnicas de machine learning al predecir las variables de más peso en la causalidad de la problemática planteada. Finalmente, las conclusiones reflejan el uso de machine learning como herramienta esencial e imprescindible en la predicción temprana de los factores que determinan la deserción en la educación superior. Del mismo modo describe el modelo de mayor precisión y la métrica más utilizada para evaluar esas técnicas de machine learning.
dc.formatpdf
dc.titleAnálisis de la predicción temprana de los factores determinantes en la deserción de la educación superior desde el enfoque de Machine Learning - Un análisis desde el contexto colombiano
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsDeserción estudiantil
dc.subject.keywordsEducación superior
dc.subject.keywordsContexto colombiano
dc.subject.keywordsAplicación de Machine Learning
dc.description.abstractenglishDropout in higher education is a growing problem in Colombia, with rates that significantly affect educational quality and the country's development. Previous studies have identified multiple factors and variables associated with this phenomenon, including economic difficulties, low academic performance, lack of institutional support, problems of adaptation to the university environment and problems with the family environment, among others. That is why the objectives of this monograph are focused on analyzing college dropout through a systematic review of literature on the problem addressed from machine learning and then classifying the techniques and metrics of machine learning techniques most used in these reviews, identifying limitations associated with the implementation of these techniques in the detection of college dropout. To carry out this systematic review of the literature, a mixed methodology of documentary type is implemented, which is obtained from secondary sources supported by the PRISMA protocol. The methodology is divided into 3 phases, Exploratory, Documentary analysis and Analysis of results. The results allow us to obtain from the systematic review, the metrics and techniques most implemented and those with the highest performance. These results also provide an analysis of the most recurrent factors and variables within the review and therefore those with the greatest impact on student desertion. Subsequently, a series of factors that limit the implementation of machine learning techniques in predicting the most important variables in the causality of the problem raised are specified. Finally, the conclusions reflect the use of machine learning as an essential and indispensable tool in the early prediction of the factors that determine dropout in higher education. It also describes the most accurate model and the metric used by the authors to evaluate these machine learning techniques.
dc.subject.categoryInvestigación


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record