Modelos de predicción de la deserción estudiantil durante los tres primeros semestres del Programa de Ingeniería de Sistemas mediante técnicas de minería de datos utilizando un sitio web

Abstract

La formación es fundamental para el desarrollo de una nación, por ello es necesario conocer la deserción de estudiantes, que viene siendo un tema complejo y crucial dentro del proceso de aprendizaje1. La cual se caracteriza por presentar diferentes causales, y por ello diversas clasificaciones de los factores involucrados, en general, de carácter personal e institucional2, y donde se tiene en cuenta el determinante: académico, social y cultural; la intención de abandonar los estudios universitarios tiene una amplia gama de consecuencias que no solo involucran al desertor, también afecta a la familia, docentes y comunidad. Para la Universidad CESMAG al igual que para otras universidades el problema de la deserción es un tema de mayor relevancia y preocupación, ya que, según el Ministerio de Educación Nacional, el Sistema Nacional de Información de la Educación Superior (SNIES) y Observatorio de la Universidad de Colombia4, el 42% de las personas acceden a educación superior, que anualmente serian cerca de 2,2 millones de estudiantes, de los cuales solo el 18% se gradúa. También se señala que cuatro de cada diez personas no tienen recursos para matricularse en una universidad, o no alcanza para clasificar e ingresar a la educación pública; de igual forma se reporta que hoy solo el 49% de los adolescentes, entre 17 y 21 años, tiene la oportunidad de estudiar una carrera profesional. El objetivo de este trabajo consiste en desarrollar un modelo predictivo para evaluar el rendimiento académico de los estudiantes en los primeros semestres del programa de ingeniería de sistemas en la Universidad CESMAG. Para lograrlo, se empleará el análisis de datos y la utilización de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) en el procesamiento y tratamiento de la información. Con el propósito de comprender a fondo el factor académico, se llevó a cabo un análisis de los registros académicos de los estudiantes del tercer semestre, investigando las variables involucradas. A partir de estas variables, se generó un conjunto de datos (dataset) que fue sometido a la metodología CRISP DM para obtener bases de datos limpios y, posteriormente, desarrollar un modelo de predicción eficaz. La importancia de la minería de datos dentro de sus dependencias de la universidad5, siendo una técnica que ha dado buenos resultados en diferentes campos del conocimiento, y de la cual se puede llegar a obtener datos válidos, utilices y comprensibles, puede radicar en la fortaleza de buscar patrones de datos válidos, novedosos, utilices y lo más importante comprensibles. Después de completar el procesamiento de la información, se inició el levantamiento de requisitos y se procedió al desarrollo de la herramienta. Para asegurar la eficiencia del proceso, se optó por implementar la metodología ágil Scrum. Gracias a esta metodología, se logró crear una página web que cumple con los requisitos establecidos y se ajusta a los estándares de calidad de software exigidos.