Técnicas de minería de datos para determinar la deserción escolar

Autores/as

Alejandro Apaza-Tarqui
Universidad Nacional del Altiplano
https://orcid.org/0000-0003-1622-8862
Walter Borda-Navedos
Universidad Nacional del Altiplano
https://orcid.org/0000-0003-1916-3638
Noemí Cayo
Universidad Nacional del Altiplano
https://orcid.org/0000-0002-9690-3006
Jhon Huanca-Suaquita
Universidad Nacional de Juliaca
https://orcid.org/0000-0001-6683-8859

Palabras clave:

aprendizaje automático, extracción de conocimiento (KDD), deserción estudiantil, segmentación de alumnos

Sinopsis

La presente investigación tuvo por objetivo determinar las técnicas de minería de datos y los factores asociados que permitan segmentar los alumnos con riesgo de deserción en el Instituto Superior Tecnológico Privado ISTEPSA, en Andahuaylas (Perú). Para este fin se aplicaron técnicas de Aprendizaje Automático y Minería de Datos implementadas en software WEKA: Se aplicó el método de evaluación CfsSubsetEval y el método de búsqueda BestFirst para seleccionar los factores de mayor significancia, para establecer los patrones se usó el algoritmo de asociación A priori y para segmentar, se usó el algoritmo de Maximización del Valor Esperado “Expectation Maximissation” (EM) y mapas auto organizados de Kohonen(Self Organizing Maps, SOM). Se obtuvo los siguientes resultados: 06 factores significativos: Motivación de sesiones, Laboratorios y Aulas de la Institución, Aceptación de la carrera profesional, Cursos Repetidos en el colegio y Semestre Académico; para los patrones de deserción el 100% de los estudiantes que se retiran califican como deficiente la motivación, aulas y laboratorios; además el 96% consideran deficiente a la carrera profesional que estudian y 90% de los que se retiran son de cuarto semestre; En la segmentación se ha construido 3 grupos con el algoritmo EM y 4 grupos para el algoritmo SOM, donde se observa que los factores académicos son determinantes para la deserción de alumnos.

Biografía del autor/a

Alejandro Apaza-Tarqui, Universidad Nacional del Altiplano

Ingeniero de Sistemas e Informática, Estadístico colegiado con registro N° 48099, segunda especialización en Ingeniería Informática, Magíster Scientiae en Computación e Informática y Doctorado en Ciencias de la Computación. Miembro fundador del Instituto de Ciencia de Datos (ICD) y Director de relaciones interinstitucionales del Instituto de Investigación y Desarrollo Andino Amazónico (IIDEAA) de la Universidad Nacional del Altiplano, docente Universitario en la categoría de profesor principal, desempeñó el cargo de Director de Telecomunicaciones de la Región de Puno.

Walter Borda-Navedos, Universidad Nacional del Altiplano

Ing. de Sistemas de profesión, Magister en Tecnologías de Información y Comunicaciones, actualmente docente de la Universidad Nacional San Antonio de Abad del Cusco y CETPRO INNOVATEC Andahuaylas

Noemí Cayo, Universidad Nacional del Altiplano

Licenciado en Turismo. Segunda Especialidad en Administración en Turismo, Hotelería y Gastronomía M.Sc. en Economía, mención Proyectos de inversión, D.Sc. en Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente

Líneas de investigación: Administración de empresas turísticas, Gestión de Destinos turísticos, Sistemas de gestión de Calidad, medio ambiente, Gestión de emprendimientos y negocios turísticos y Desarrollo turístico regional

Jhon Huanca-Suaquita, Universidad Nacional de Juliaca

Ingeniero Estadístico e Informático, Magister Scientiae en Informática, Doctor en Estadística e Informática por la Universidad Nacional del Altiplano, con estudios concluidos del programa de doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad Nacional del Altiplano, especializado en desarrollo de sistemas de seguridad informática y ciencia de datos; Investigador, Docente y asesor de tesis de pregrado y posgrado en Maestrías-Doctorados en distintas Universidades del país. Editor, escritor de textos académicos y desarrollador de nuevas tecnologías a nivel de software.

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Publicado

November 9, 2022

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Cómo citar

Técnicas de minería de datos para determinar la deserción escolar. (2022). Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología Inudi Perú. https://doi.org/10.35622/inudi.b.053