Aplicación de minería de datos para predecir la deserción estudiantil en la facultad de ingeniera de la Universidad del Magdalena

Abstract

El presente trabajo es un reporte final de los resultados obtenidos al emplear métodos de

aprendizaje de máquinas para predecir el riesgo de deserción de los estudiantes de la

Facultad de Ingeniería de la Universidad del Magdalena. En el desarrollo del proyecto se

llevaron a cabo diferentes etapas propias de un proceso de minería de datos, desde la

recopilación de datos, limpieza y preparación, extracción de características, y la aplicación

de métodos de aprendizaje de máquinas supervisado. La principal fuente de datos utilizada

en el proyecto fue el sistema de información de admisiones y registro de la Universidad,

del cual se incluyeron tanto variables de tipo socio-demográficas como de tipo académico

de una muestra de estudiantes de la Facultad de Ingenieria, registrados en un periodo de

tiempo del 2014 hasta 2019. La muestra que se conformó contiene casos de estudiantes

que no culminaron sus estudios, y estudiantes cuyo proceso de formación no se había

visto en riesgo hasta la fecha de recopilación de los datos. Los datos recopilados fueron

sometidos a diferentes procesos de limpieza y transformación para constituir un conjunto

de datos que permitiera utilizar métodos de aprendizaje de máquinas no supervisados, y

supervisados. En este trabajo se utilizaron métodos de aprendizaje no supervisado para

encontrar estructuras y patrones en los datos que no son aparentemente observables; sin

embargo, ninguno de los métodos implementados generó grupos compactos u

homogéneos. Por otra parte, los métodos de aprendizaje supervisado generaron modelos

de predicción prometedores, alcanzado tasas de precisión por encima del 95%,

especialmente el random forest, y el método los k-vecinos más cercanos. A partir de estos

resultados se puede concluir que sería posible emplear los modelos de predicción

generados por estos métodos para predecir de manera temprana el riesgo de un estudiante

de desertar en la Facultad de Ingeniería