Un análisis multinomial y predictivo de los factores asociados a la deserción universitaria
DOI:
https://doi.org/10.15359/ree.23-1.5Palabras clave:
Multinomial, modelos predictivos, educación superior, deserción estudiantil, factores institucionales y estudiantilesResumen
El fenómeno de la deserción por su complejidad e impacto educativo y social ha sido ampliamente estudiado para entender las causas específicas. Dentro de esta línea de investigación, el objetivo de este estudio fue desarrollar modelos explicativos y predictivos de la deserción estudiantil en los programas académicos de grado del Instituto Tecnológico de Costa Rica, con base en diferentes variables registradas en el Sistema de Indicadores de Gestión Institucional (SIGI). En una primera etapa se procesan modelos de regresión multinomial para identificar la influencia de estas variables en la deserción. Mientras que en la segunda se evaluaron seis algoritmos de aprendizaje automático con el fin de buscar un modelo que permitiera detectar al estudiantado desertor. Entre los hallazgos se destaca que la probabilidad de deserción se relaciona con variables sociodemográficas, programa de estudio, beneficios obtenidos al ingresar, historial académico y rendimiento en el primer semestre de estudio. Además, resultó que el mejor algoritmo predictor de la deserción fue el “random forest”, por identificar correctamente al potencial desertor con una probabilidad de 0.83 y por capturar al 34% de deserción real. Estos resultados son el primer paso hacia la construcción de un modelo predictivo más robusto de la deserción estudiantil, que se espera contribuya a la toma de decisiones preventivas en esta universidad.
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