Modelo De Evaluación Temprana Del Riesgo De Deserción En Estudiantes Universitarios Utilizando Aprendizaje De Máquina

Resumen

Este estudio propone un modelo de evaluación del riesgo de deserción universitaria en estudiantes de primer semestre utilizando técnicas de aprendizaje automático. Se entrenó el modelo con una base de datos de 17,868 estudiantes que incluía información sociodemográfica, académica, psicosocial y estado de deserción. Se aplicaron técnicas de preprocesamiento de datos y se utilizó la técnica de bosques aleatorios para construir el modelo de predicción. Los resultados mostraron alta exactitud (99,1%), sensibilidad (99,99%), precisión (98,2%) e índice F1 (99,07%). Se optimizó para minimizar falsos negativos, obteniendo una tasa del 0,04%. Este modelo ofrece una herramienta efectiva para la identificación temprana de estudiantes en riesgo, brindándoles el apoyo necesario para lograr el éxito académico. La implementación del modelo puede tener un impacto significativo en la retención estudiantil, permitiendo que las instituciones educativas aborden los factores de riesgo. Mejorar las posibilidades de éxito académico beneficia a los estudiantes y también aumenta la eficiencia institucional al reducir las tasas de deserción. En resumen, este modelo promete una solución prometedora para abordar el desafío de la deserción universitaria y mejorar la experiencia educativa de los estudiantes.