Técnicas de minería de datos para determinar la deserción escolar

Autores

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

Palavras-chave:

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

Sinopse

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.

Biografia do Autor

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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Como 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