Ingeniería De Atributos Para Modelos De Predicción Del Abandono Universitario En Argentina

Resumen

En Argentina, según la estadística del año 2021, se estima que en el sistema universitario sólo el 27,66% de los estudiantes que ingresan se gradúa en tiempo teórico [1], muy por debajo de otros países de la región, como en Chile, que aunque tiene una matriz universitaria diferente (mayoritariamente arancelada), se gradúa alrededor del 57% [2]. Entendemos que el abandono estudiantil es, tal vez, el factor individual más importante que explica este fenómeno. En la Universidad Nacional de Hurlingham en Argentina (UNAHUR) se desarrollaron modelos de predicción de abandono utilizando técnicas de Aprendizaje Automático [3], con el objetivo de prevenir el abandono estudiantil de manera temprana. Estos modelos se basan en los datos del Sistema de Información Universitaria Guaraní [4]. Una vez entrenados, son capaces de detectar estudiantes con alto riesgo de abandono, a la vez que permiten indagar en algunos de los motivos subyacentes. En este trabajo se muestran los resultados de generación de nuevos atributos que permiten realizar la predicción de estudiantes en riesgo de abandono con mayor precisión.