Ciencia de Datos Educativos y aprendizaje automático: un caso de estudio sobre la deserción estudiantil universitaria en México

• Kuz, Antonieta ^[2] ; Morales, Rosa ^[1]
  1. [1] Universidad de Monterrey

     Universidad de Monterrey

     México

     
  2. [2] Universidad Metropolitana para la Educación y el Trabajo, Buenos Aires, Argentina
• Localización: Education in the knowledge society (EKS), ISSN 1138-9737, ISSN-e 2444-8729, Nº. 24, 2023
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Educational Data Science and Machine Learning: A Case Study on University Student Dropout in Mexico
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• Resumen
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    Hoy en día la deserción universitaria es un fenómeno inquietante que afecta a estudiantes, instituciones educativas y el estado. Una mirada a este fenómeno desde la Ciencia de Datos Educativos y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático permite buscar las posibilidades de permanencia de los alumnos, es por ello que el objetivo de esta investigación es predecir la deserción escolar en el primer año de estudios a nivel universitario usando dichas técnicas. Se analiza un caso de estudio práctico en el ámbito educativo con información de estudiantes de una universidad privada en México. Se evidencia en el estudio que las métricas y la visualización de la estructuración para analizar patrones permiten mostrar que las características que predicen con mejor desempeño la deserción escolar institucional en el primer año de estudios a nivel universitario son el promedio estudiantil en el primer período y el porcentaje de la beca.

  • English

    Nowadays, university dropout is a disturbing phenomenon that affects students, educational institutions, and the state. A look at this phenomenon from Educational Data Science and the application of Machine Learning techniques allows us to search for the potential permanence of the students, which is why this research aims to predict school dropout in the first year of studies. university level using these techniques. A practical case study is analyzed in the educational field using a private university student database in Mexico. It is shown in the study that the metrics and the visualization of the structuring to analyze patterns allow to determine that the characteristics that best predict institutional dropout in the first year of studies at the university level are the average of the student in the first period and the percentage of the scholarship.