Aplicación de la minería de datos en la extracción de perfiles de deserción estudiantil [Application of data mining in extracting student dropout profiles]

Resumen En este artículo se presentan los primeros resultados del proyecto de investigación cuyo objetivo es detectar patrones de deserción estudiantil a partir de los datos socioeconómicos, académicos, disciplinares e institucionales de los estudiantes de los programas de pregrado de la Universidad de Nariño e Institución Universitaria IUCESMAG, dos instituciones de educación superior de la ciudad de Pasto (Colombia), utilizando técnicas de Minería de Datos. Los resultados obtenidos corresponden a la Universidad de Nariño. Se descubrieron perfiles socioeconómicos y académicos de los estudiantes que desertan utilizando la técnica de clasificación basada en árboles de decisión. El conocimiento generado permitirá soportar la toma de decisiones eficaces de las directivas universitarias enfocadas a formular políticas y estrategias relacionadas con los programas de retención estudiantil que actualmente se encuentran establecidos. Palabras claveExtracción de Perfiles, Deserción Estudiantil, Minería de Datos, Clasificación, Árboles de Decisión   Abstract The first results of the research project that aims to identify patterns of student dropout from socioeconomic, academic, disciplinary and institutional data of students from undergraduate programs at the University of Nariño and IUCESMAG University, two higher education institutions in the city of Pasto (Colombia), using data mining techniques are presented. The results correspond to the University of Nariño. Socioeconomic and academic profiles were discovered of students who drop using classification technique based on decision trees. The knowledge generated will support effective decision-making of university staff focused to develop policies and strategies related to student retention programs that are currently set.KeywordsExtraction of Profiles, Student Dropout, Data Mining, Classification, Decision Trees