Patrones que identifican a estudiantes universitarios desertores aplicando minería de datos educativa

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DOI:

https://doi.org/10.24320/redie.2021.23.e29.3918

Palabras clave:

deserción escolar, características de la deserción, toma de decisiones

Resumen

En este trabajo se presenta un análisis de las características más relevantes de un potencial desertor universitario, mediante la aplicación de algoritmos de minería de datos educativa. Se utilizó un conjunto de datos de 10 635 instancias, adquiridas en el período 2014-2019, de 53 programas de licenciatura de una institución privada del estado de Puebla (México). Los resultados muestran que el modelo obtenido por los árboles de decisión ofrece mayor desempeño que otros algoritmos, así como una fácil interpretación de éste mediante reglas de decisión. Además, el rendimiento del modelo es mejor que otros modelos relacionados en la literatura aplicados al mismo problema. Los métodos de selección de características permitieron encontrar los atributos más importantes que identifican a un potencial desertor, tales como: el período, el último semestre cursado, créditos cursados, asistencia, materias reprobadas y programa. Utilizando los atributos y reglas de decisión encontradas se podrían crear mecanismos que favorezcan la prevención de la deserción.

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Referencias

Agaoglu, M. (2016). Predicting instructor performance using data mining techniques in higher education. IEEE Access, 4. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2568756

Albán, M. y Mauricio, D. (2019). Factors that influence undergraduate university desertion according to students perspective. International Journal of Engineering and Technology, 10(6), 1585-1602. https://dx.doi.org/10.21817/ijet/2018/v10i6/181006017

Al-Barrak, M. A. y Al-Razgan, M. (2016). Predicting student’s final GPA using decision trees: a case study. International Journal of Information and Education Technology, 6(7), 528-533. http://www.ijiet.org/vol6/745-IT205.pdf

Alpaydin, E. (2010). Introduction to machine learning. MIT Press.

Aulck, L., Velagapudi, N., Blumenstock, J. y West, J. (2017). Predicting Student Dropout in Higher Education. Machine Learning in Social Good Applications, 16(20). https://bit.ly/2R2XGdX

Bird, S., Klein, E. y Loper, E. (2009). Natural language processing with python. O’Reilly Media, Inc.

Carvajal, P. y Trejos, A. (2016). Revisión de estudios sobre deserción estudiantil en educación superior en Latinoamerica bajo la perspectiva de Pierre Bourdieu. Congreso CLABES, Quito, Ecuador. https://bit.ly/33YO5c2

Chiheb, F., Boumahdi, F., Bouarfa, H. y Boukraa, D. (2017). Predicting students’ performance using decision trees: Case of an Algerian University. International Conference on Mathematics and Information Technology (ICMIT). IEEE, Adrar, Algeria. https://doi.org/10.1109/MATHIT.2017.8259704

Clow, D. (2013). An overview of learning analytics. Teaching in Higher Education, 18(6), 683-695. https://doi.org/10.1080/13562517.2013.827653

Devijver, P. A. y Kittler, J. (1982). Pattern recognition: A statistical approach. Prentice Hall.

Estrada, R. I., Zamarripa-Franco, R. A., Zúñiga-Garay, P. G. y Martínez-Trejo, I. (2016). Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula de instituciones de educación superior particulares. Revista Electrónica Educare, 20(3), 1-21. http://dx.doi.org/10.15359/ree.20-3.11

Frank, E., Hall, M. A. y Witten I. H. (2016). The WEKA workbench. Online appendix for data mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann.

Guevara, C., Sanchez, S., Arias, H., Varela, J., Castillo, D., Borja, M., Fierro, W., Rivera, R., Hidalgo, J. y Yandún, M. (2019). Detection of student behavior profiles applying neural networks and decision trees. En T. Ahram, W. Karwowski, S. Pickl y R. Taiar (Eds.), Human systems engineering and design II. IHSED 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing (pp. 591-597). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-27928-8_90

Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Rutas cuantitativa, cualitativa y mixta (6a. ed.). McGraw Hill.

Kira, K. y Rendell, L. A. (1992). A practical approach to feature selection. International Conference on Machine Learning (pp. 249-256). Morgan Kaufmann Publishers.

Kononenko, I., Simec, E. y Robnik Sikonja, M. (1997). Overcoming the myopia of inductive learning algorithms with RELIEFF. Applied Intelligence, 7(1), 39-55.

López, L. y Beltrán, A. (2017). La deserción en estudiantes de educación superior: tres percepciones en estudio, estudiantes, docentes y padres de familia. Pistas Educativas, (126), 143-159. https://bit.ly/2SXOab5

Márquez-Vera, C., Cano, A., Romero, C., Mohammad, A. Y., Fardoun, H. M. y Ventura, S. (2016). Early dropout prediction using data mining: a case study with high school students. Expert Systems, 33(1), 107-125. https://doi.org/10.1111/exsy.12135

Mitchell, T. M. (2000). Decision Tree Learning. Washington State University.

Morales, J. y Parraga-Alava, J. (2018). How predicting the academic success of students of the ESPAM MFL?: A preliminary decision trees based study. Third Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM). Cuenca, Ecuador. https://bit.ly/2SHdDXu

Muñoz, S., Gallardo, T., Muñoz, M. y Muñoz, C. (2018). Probabilidad de deserción estudiantil en cursos de matemáticas básicas en programas profesionales de la Universidad de los Andes Venezuela. Formación Universitaria, 11(4), 33-42. https://bit.ly/38KFg8d

OECD. (2019). OECD Skills Strategy 2019. https://bit.ly/2P8GJwL

Rahi, S. (2017). Research design and methods: A systematic review of research paradigms, sampling issues and instruments development. International Journal of Economics & Management Sciences, 6(2).

Ramírez, E., Espinosa, D. y Millán, E. (2016). Estrategia para afrontar la deserción universitaria desde las tecnologías de la información y las comunicaciones. Revista Científica, 24, 52-62. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.RC.2016.24.a5

Rodríguez-Maya, N. E., Lara-Álvarez, C., May-Tzuc, O. y Suárez-Carranza, B. A. (2017). Modeling Students’ Dropout in Mexican Universities. Research in Computing Science, 139, 163-175. https://www.rcs.cic.ipn.mx/2017_139/Modeling%20Students_%20Dropout%20in%20Mexican%20Universities.pdf

Rokach, L. y Maimon, O. (2014). Data mining with decision trees: Theory and applications. World Scientific Publishing Co.

Romero, C. y Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 40(6), 601-618. https://ieeexplore.ieee.org/document/5524021

Sara, N. B., Halland, R., Igel, C. y Alstrup, S. (April, 2015). High-school dropout prediction using machine learning: A danish large-scale study. Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, Belgium.

Secretaría de Educación Pública. (2019a). Glosario Educación Superior. https://bit.ly/31PLNLu

Sivakumar, S., Venkataraman, S. y Selvaraj, R. (2016). Predictive modeling of student dropout indicators in educational data mining using improved decision tree. Indian Journal of Science and Technology, 9(4), 1-5. https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i4/87032

Theodoridis, S. y Koutroumbas, K. (2008). Pattern Recognition. Academic Press.

Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. y Pal, C. (2016). Data mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kauffman.

Yamao, E., Saavedra, L. C., Campos, R. y Huancas, V. D. (2018). Prediction of academic performance using data mining in first year students of peruvian university. CAMPUS, 23(26), 151-160. https//doi.org/10.24265/campus.2018.v23n26.05

Yukselturk, E., Ozekes, S. y Kılıç Türel, Y. (2014). Predicting dropout student: an application of data mining methods in an online education program. European Journal of Open, Distance and e-Learning, 17(1), 119-133. https://doi.org/10.2478/eurodl-2014-0008

Zhou, Z. H. (2012). Ensemble methods: Foundations and algorithms. Chapman & Hall / CRC Hall / CRC Press.

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Publicado

2021-12-20

Número

Sección

Artículos

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