Proyecto reteniendo futuros: un enfoque predictivo con Machine Learning para mejorar la retención estudiantil
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Date
2025
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
La deserción estudiantil universitaria constituye un desafío global con repercusiones negativas en el desarrollo social y científico a nivel nacional o regional. Las Instituciones de Educación Superior (IES) asumen la responsabilidad de abordar y prevenir este problema. Este estudio presenta un marco conceptual de la deserción universitaria, fundamentado en investigaciones que emplean enfoques cualitativos y cuantitativos, haciendo uso de la ciencia de datos. En este contexto, se lleva a cabo un análisis exploratorio descriptivo de los datos recopilados mediante el instrumento de caracterización correspondiente a los periodos académicos desde 2017-1 hasta 2021-2. El análisis se centra en comprender y examinar el fenómeno de la deserción entre los estudiantes que contestaron la encuesta de caracterización en dichos periodos. Finalmente, se procede a entrenar diversos modelos de Machine Learning, entre los que se incluyen la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial, los bosques aleatorios de decisión y las redes neuronales simples. Estos modelos tienen la capacidad de prever y emitir alertas sobre posibles riesgos de deserción en los programas académicos de la universidad. Este enfoque proactivo permite a las instituciones tomar medidas preventivas y proporcionar apoyo personalizado a los estudiantes en riesgo, contribuyendo así a mejorar las tasas de retención y el éxito académico.