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A pesar de las ventajas del e-learning , esta modalidad de aprendizaje es proclive a la desercion. Estudios anteriores mostraron que se pueden aplicar tecnicas de aprendizaje automatico a los registros de interacciones entre estudiantes y la plataforma para predecir el abandono. En esa linea, este trabajo intenta encontrar modelos predictivos de desercion en cursos virtuales que duran entre seis y dieciseis semanas, utilizando registros de Moodle correspondientes a las dos primeras. Se evaluo la sensibilidad, especificidad y precision de los modelos, pero se priorizo mas en que medida dichos modelos facilitaban evitar la desercion mediante acciones de retencion efectivas en costo. Especificamente, se usaron datos de varias cohortes de cuatro cursos de tematicas y duraciones distintas, dictados por la Secretaria de Extension de la Universidad Tecnologica Nacional de la Republica Argentina, Regional Buenos Aires, entre febrero de 2018 y octubre de 2019. Se usaron distintos algoritmos para generar modelos predictivos y optimizarlos hacia la mitigacion de la perdida economica causada por la desercion. Se analizo si alguno en particular generaba los mejores modelos para todos los cursos. Se estudio si convenia construir modelos separados por curso o bien uno para todo el conjunto de los datos de los cuatro cursos. Como conclusion, se encontro que si es posible construir modelos predictivos exitosos y que el algoritmo que produjo los mejores modelos fue una red neuronal en tres de los cuatro cursos. Asimismo, resulto mejor el modelo que ajusto cada uno por separado.

Predicción temprana de deserción mediante aprendizaje automático en cursos profesionales en línea