Explanatory Factors of University Dropout Explored Through Artificial Intelligence

Authors

DOI:

https://doi.org/10.24320/redie.2023.25.e18.4455

Keywords:

dropping out, dropout rate, college students, artificial intelligence

Supporting Agencies:

Universidad Católica Luis Amigo

Abstract

This paper identifies key research on the factors that help to explain university dropout and how these factors are being explored by means of artificial intelligence (AI). The study describes the methodology employed to select 31 papers from a repository of 2,745 reported in the literature. The analysis centered on the main AI methods used and four categories of explanatory factors of university dropout: academic factors; factors associated with motivation and study habits; institutional factors; and economic and sociodemographic factors. The conclusion drawn from this literature review is that AI is most commonly used for decision tree-based classification, and most studies focus on predicting university dropout on the basis of explanatory factors.

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Published

2023-06-29

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