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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67302| Title: | Análisis 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 |
| metadata.dc.creator: | Herrera Flórez, Jaminson Enrique |
| metadata.dc.date.created: | 2025-02-14 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Deserción estudiantil Educación superior Contexto colombiano Aplicación de Machine Learning |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Monografía |
| Abstract: | La 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. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67302 |
| metadata.dc.subject.category: | Investigación |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_barranquilla |
| Appears in Collections: | Especialización en Ciencia de Datos y Analítica |
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