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Sistema de alertas tempranas para la prevención de la deserción universitaria con el uso de técnicas de machine learning
| dc.contributor | Arango Londoño, David | |
| dc.creator | Ramírez Avendaño, Oscar Andrés | |
| dc.creator | Peñaloza Pérez, Marco Javier | |
| dc.creator | Velandia Feria, Miguel Ernesto | |
| dc.date | 2024-06-08T18:44:50Z | |
| dc.date | 2024-06-08T18:44:50Z | |
| dc.date | 2023 | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-15T17:12:03Z | |
| dc.date.available | 2026-10-15T17:12:03Z | |
| dc.identifier | https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2066 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/189469 | |
| dc.description | La deserción escolar universitaria es un problema global que tiene un impacto negativo en el progreso social y científico de un país o región. Las Instituciones de Educación Superior (IES) tienen la responsabilidad de prevenir e intervenir en esta problemática. En este sentido, este estudio presenta un marco conceptual de la deserción universitaria, basado en investigaciones que abordan tanto enfoques cualitativos como cuantitativos en el uso de la ciencia de datos. A continuación, se realiza un análisis exploratorio descriptivo de los datos de deserción correspondientes a los periodos de 2019A-2022B. Este análisis se enfoca en comprender y examinar el fenómeno de la deserción en la Facultad de Ciencias Básicas e Ingenierías de la Corporación Universitaria del Caribe (Cecar). Finalmente, se entrenaron varios modelos de machine learning, como la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial, los bosques aleatorios de decisión y las redes neuronales simples. Estos modelos permiten predecir y emitir alertas sobre los riesgos de deserción en los programas de ingeniería de sistemas e industrial. Este logro se lleva a cabo mediante el desarrollo y despliegue de un modelo a través de una API y una interfaz gráfica que integra el análisis exploratorio y el modelo predictivo. De esta manera, utilizando los datos de entrada, el sistema puede predecir la probabilidad de deserción para nuevos estudiantes, configurando un sistema de alertas tempranas. Este sistema de alertas se convierte en un apoyo crucial para la toma de decisiones, ya que contribuye a la comprensión y mitigación de la deserción universitaria, así como a la promoción de políticas institucionales que buscan la permanencia de los estudiantes. | |
| dc.format | 109 p. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana Cali | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.subject | Deserción universitaria | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.subject | Ciencia de datos | |
| dc.subject | Predicción | |
| dc.subject | Sistemas de alertas tempranas | |
| dc.title | Sistema de alertas tempranas para la prevención de la deserción universitaria con el uso de técnicas de machine learning | |
| dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
| dc.type | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | |
| dc.type | https://purl.org/redcol/resource_type/TM |
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