Minería de datos para la predicción de la deserción estudiantil universitaria: Revisión de literatura y experimentación
DOI:
https://doi.org/10.32645/13906852.1467Palabras clave:
aprendizaje automático, árboles de decisión, clasificación, predicción, deserción estudiantil universitariaResumen
La deserción universitaria representa un desafío crítico para las instituciones de educación superior, debido a su impacto económico, académico y social no solo en los estudiantes, sino en las instituciones. Este estudio adopta un enfoque mixto, conformado por una revisión sistemática de la literatura y una experimentación práctica mediante técnicas de minería de datos tomando en cuenta que, en los últimos años, la minería de datos se ha convertido en una herramienta poderosa para predecir este fenómeno mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. El objetivo de esta investigación es identificar los factores determinantes asociados al abandono estudiantil universitario y evaluar la efectividad de distintos algoritmos de aprendizaje automático para su predicción. La revisión sistemática se desarrolló bajo el método PRISMA y abarcó publicaciones de los últimos cinco años en bases de datos indexadas. Posteriormente, se ejecutó un experimento predictivo con un dataset de 34 variables y más de 4.000 registros, aplicando modelos supervisados como árboles de decisión, Random Forest y Gradient Boosting. Los resultados muestran que los factores económicos, el rendimiento académico y las condiciones institucionales son los principales predictores de la deserción. En la experimentación, Random Forest y los árboles de gradiente obtuvieron el mejor desempeño en la predicción, mientras que los árboles de decisión ofrecieron una alta interpretabilidad útil para la toma de decisiones institucionales. Se concluye que la integración de minería de datos y modelos de aprendizaje automático permite identificar tempranamente a estudiantes en riesgo y fortalecer estrategias de retención en la educación superior.
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