Modelo predictivo para la detección temprana de estudiantes con alto riesgo de deserción académica
Journal Title: Innovación y Software - Year 2021, Vol 2, Issue 2
Abstract
Se comparan los resultados de 4 modelos predictivos, de regresión logÃstica, árboles de decisión, KNN y una red neuronal para predecir la deserción académica de estudiantes en la Universidad Nacional Intercultural de la AmazonÃa, aplicado a un dataset extraÃdo de la base de datos del sistema de gestión académica de la universidad, que contiene datos socioeconómicos y de rendimiento académico los cuales fueron procesados y formateados utilizando técnicas de onehotencoding para asà poder aplicar los modelos predictivos ya mencionados. Para el procesamiento y formateo de datos se utilizó consultas Transac Sql y la aplicación de los modelos predictivos se hizo a través del Software Knime y utilizando Python a través de Google Colab. Los resultados obtenidos al aplicar 4 modelos predictivos son muy buenos ya que todos superaron el 80% de Accuracy, lo cual garantiza que puedan ser puestos en producción para el beneficio de la universidad y asà pueda tomar mejores decisiones a la hora de abordar la deserción académica. Se concluye que aplicar un modelo predictivo en las universidades para la detección temprana de estudiantes con alto riesgo de deserción académica es viable y muy beneficioso para que las universidades a través de sus gestores académicos puedan aplicar estrategias mas focalizadas para reducir sus Ãndices de deserción académica.
Authors and Affiliations
Kevin Rivera Vergaray,
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