Modelo logístico de deserción mediante técnicas de regresión y árbol de decisión para la eficiencia en la destinación de recursos: el caso de una universidad privada chilena

• Bastián Gutiérrez ^[1] ; Macarena Dehnhardt ^[1] ; Roberto Cortés ^[1] ; Alexis Matheu ^[1] ; Cristián Cornejo ^[1]
  1. [1] Universidad Bernardo O'Higgins

     Universidad Bernardo O'Higgins

     Santiago, Chile

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 68, 2024, págs. 398-412
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Logistic Model of Dropout Using Regression and Decision Tree Techniques for Resource Allocation Efficiency: The Case of a Private Chilean University.
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Con la masificación de las ofertas de formación educativa, observada en el aumento exponencial del acceso a la educación terciaria, han surgido visiones que postulan que no solo es necesario implementar políticas para ampliar la cobertura de acceso, sino que también se debe enfatizar en aspectos relacionados con la calidad de la educación, como la deserción y la retención. Esta investigación busca establecer un modelo de análisis para fomentar la retención y prevención de las causales involucradas en la deserción. Se emplea la metodología de aprendizaje supervisado que determina las variables de análisis, mediante técnicas de regresión y árbol de decisiones, generando un modelo logístico de deserción, capaz de mejorar la eficiencia en la destinación de recursos. Se espera aportar en la comprensión de fenómenos asociados a la deserción y retención universitaria y contribuir a la gestión y el proceso de toma de decisiones de las instituciones de educación superior.

  • English

    With the expansion of educational programs, observed in the exponential increase in access to tertiary education, views have arisen that claim that it is not only necessary to implement policies to widen access coverage, but also to emphasize aspects related to the quality of education, such as dropout and retention. This research seeks to establish a model of analysis to promote retention and prevention of the causes involved in dropout. The supervised learning methodology is used to determine the variables of analysis, through regression techniques and decision trees, generating a logistic model of desertion, capable of improving the efficiency in the allocation of resources. It is expected to contribute to the understanding of phenomena associated with university dropout and retention and to contribute to the management and decision-making process of higher education institutions.