Deserción escolar universitaria: Patrones para prevenirla aplicando minería de datos educativa

Recientemente, el uso de técnicas de minería de datos educativa ha cobrado gran relevancia al aplicarlas en la predicción del desempeño, creación de modelos predictivos de retención, perfiles de comportamiento, fracaso escolar, entre otros. En este trabajo se presenta la aplicación del algoritmo selección de atributos para identificar los factores más importantes que inciden en la decisión de desertar; también, se utilizan árboles de decisión para definir patrones que pueden alertar una inminente deserción. Se adaptó un instrumento y se administró vía web a 300 estudiantes de IES pública y 200 estudiantes de IES privada actualmente inscritos en algún programa de nivel superior. Mediante el algoritmo selección de atributos se encontraron 27 factores relevantes, dentro de los tres factores principales se reconocen la falta de asesorías, la falta de un ambiente estudiantil adecuado y la falta de seguimiento académico, mientras que, por medio del árbol de decisión se encontraron 7 patrones, en donde uno de ellos incluye factores como: ambiente estudiantil, apoyos financieros insuficientes, experiencia de una situación incómoda, lugar que ocupa la elección de la carrera, entre otros. Finalmente, se ha visto que la deserción escolar no depende de un solo factor, sino que es multifactorial y que es imperativo ampliar la muestra a otras ciudades de manera que se puedan aplicar diversos algoritmos que proporcionen mayor información que conduzcan al establecimiento de mecanismos certeros para disminuir los índices de deserción universitaria en función de las características de la población estudiantil según la región.