Técnicas de minería de datos para determinar la deserción escolar - Apaza-Tarqui, Alejandro; Borda-Navedos, Walter; Cayo, Noemí; Huanca-Suaquita, Jhon (2022)
A deserção dos estudantes em níveis superiores de estudo é preocupante, por isso esta pesquisa é desenvolvida no Instituto Superior Tecnológico Privado ISTEPSA da cidade de Andahuaylas, que tem 427 estudantes matriculados no semestre acadêmico 2019-II, para o qual o seguinte problema foi colocado; Quais são as técnicas de mineração de dados e fatores associados que permitem segmentar os estudantes em risco de deserção no Instituto Superior Tecnológico Privado ISTEPSA, durante o período de 2019? A solução para esta questão baseia-se nas técnicas de Machine Learning e Data Mining implementadas no software WEKA: o método de avaliação CfsSubsetEval e o método de busca BestFirst foram aplicados para selecionar os fatores mais significativos, o algoritmo de associação A priori foi usado para estabelecer os padrões, e o algoritmo Expectation Maximization (EM) e o Self Organizing Maps (SOM) de Kohonen foram usados para segmentar os estudantes. Foram obtidos os seguintes resultados: 06 fatores significativos: Motivação das sessões, Laboratórios e salas de aula da Instituição, Aceitação da carreira profissional, Cursos repetidos na escola e Semestre Acadêmico; para os padrões de evasão 100% dos alunos que retiram a motivação, salas de aula e laboratórios como deficientes; Além disso, 96% consideram que a carreira profissional que estudam é deficiente e 90% dos que se retiram são do quarto semestre. Na segmentação, 3 grupos foram construídos com o algoritmo EM e 4 grupos para o algoritmo SOM, onde se observa que os fatores acadêmicos são determinantes para a deserção dos estudantes.