Modelo predictivo de riesgos en competencia para eventos de historia de vida de alumnos de una ingeniería en el ITESO

Abstract

Este estudio compara modelos de predicción del riesgo de deserción en estudiantes de un programa de ingeniería utilizando análisis de riesgos en competencia. Se considera que los estudiantes pueden experimentar distintos eventos competitivos, como graduación, cambio de carrera o abandono sin completar el programa. Para ello, se implementa el modelo de riesgos en competencias de Fine y Gray. El modelo se construyó a partir de variables académicas (promedio de preparatoria, preparatoria de procedencia, etc.), socioeconómicas (crédito educativo, beca académica, etc.) y demográficas (edad, género, etc.). Para la selección de variables, se analizaron tres métodos de regularización: Lasso, Ridge y Elastic Net, eligiéndose Lasso por su mejor desempeño. A partir de esto, se comparó un modelo basado en el enfoque de Fine y Gray utilizando las variables seleccionadas por Lasso con otro que emplea todas las variables disponibles. La evaluación se realizó mediante AUC (Área Bajo la Curva) y Brier Score, midiendo la capacidad discriminativa y la calibración de las predicciones. Los resultados indican que el modelo con selección de variables mejora el desempeño predictivo, logrando una representación más parsimoniosa sin pérdida significativa de precisión. Sin embargo, debe considerarse que la limitación en la cantidad de variables podría inducir sobreajuste. Por ello, se recomienda que en estudios posteriores se aplique el modelo a conjuntos de datos más amplios para mejorar su robustez.