La Minería De Datos Como Un Método Innovador Para La Detección De Patrones De Deserción Estudiantil En Programas De Pregrado En Instituciones De Educación Superior

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Pereira, Ricardo Timarán
Copyright Year	2013
Abstract	La desercion estudiantil en los programas de pregrado de la gran mayoria de Instituciones de Educacion Superior de Latinoamerica es un problema que tiene un impacto multidimensional en el desarrollo social y economico de un pais. Segun el Instituto para la Educacion Superior en America Latina y el Caribe (IESALC), Latinoamerica presento en el ano 2003 una cobertura promedio en educacion superior del 28.7% y una tasa de desercion estudiantil del 50%. En Colombia, pese a que los ultimos anos se han caracterizado por aumentos de cobertura e ingreso de estudiantes nuevos, el numero de alumnos que logra culminar sus estudios superiores no es alto, dejando entrever que una gran parte de estos abandona sus estudios, principalmente en los primeros semestres. Segun estadisticas del Ministerio de Educacion Nacional, de cada cien estudiantes que ingresan a una institucion de educacion superior cerca de la mitad no logra culminar su ciclo academico y obtener la graduacion. La mineria de datos en la educacion no es un topico nuevo y su estudio y aplicacion ha sido muy relevante en los ultimos anos. El uso de estas tecnicas permite, entre otras cosas, predecir cualquier fenomeno dentro del ambito educativo. De esta forma, utilizando las tecnicas que nos ofrece la mineria de datos, se puede predecir, con un porcentaje muy alto de confiabilidad, la probabilidad de desertar de cualquier estudiante. En este articulo se presentan los primeros resultados del proyecto de investigacion financiado por el Ministerio de Educacion Nacional cuyo objetivo fue detectar patrones de desercion estudiantil a partir de los datos socioeconomicos, academicos, disciplinares e institucionales de los estudiantes de los programas de pregrado de la Universidad de Narino e Institucion Universitaria CESMAG, dos instituciones de educacion superior (la primera publica y la segunda privada) de la ciudad de Pasto (Colombia), utilizando tecnicas de Mineria de Datos. Teniendo en cuenta las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, inicialmente se seleccionaron, de las bases de datos de la Universidad de Narino los datos socio-economicos, academicos, disciplinares e institucionales de los estudiantes que ingresaron en los anos 2004, 2005 y 2006 a los diferentes programas de pregrado, con el fin de hacerles un seguimiento completo hasta el ano 2011, determinando si desertaron o no. Con estos datos se construyo un repositorio de datos utilizando el SGBD PostgreSQL. A estos datos se les aplico las etapas de pre-procesamiento y transformacion con el fin de obtener conjuntos de datos limpios y listos para aplicarles las tecnicas y los algoritmos de mineria de datos. Los primeros resultados se obtuvieron utilizando la tecnica de clasificacion basada en arboles de decision con la herramienta libre de mineria de datos Weka. Finalmente, estos resultados fueron analizados, evaluados e interpretados para determinar la validez del conocimiento obtenido. El conocimiento generado permitira soportar la toma de decisiones eficaces de las directivas universitarias enfocadas a formular politicas y estrategias relacionadas con los programas de retencion estudiantil que actualmente se encuentran establecidos.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://www.acofipapers.org/index.php/acofipapers/2013/paper/download/211/112
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article