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Subject: search.filters.subject.DESERCIÓN ESTUDIANTIL

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    Aplicación de algoritmos de Machine Learning para predecir la deserción estudiantil en alumnos de primer y segundo semestre en universidades públicas del Ecuador.
    (Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Matemática Aplicada, 2023) Rodríguez Vásconez, Cristóbal Alejandro; Benalcázar Palacios, Marco Enrique
    Se estima que en Ecuador la tasa de deserción en los dos primeros semestres de universidad es del 20%. Existen factores socioeconómicos que influyen en el abandono académico de un estudiante. La carencia de programas que atiendan la insatisfacción estudiantil provoca que no se detecten problemas a tiempo y no se puedan aplicar acciones correctivas oportunamente. En este proyecto se aplican técnicas de Machine Learning para predecir la deserción estudiantil a partir de factores seleccionados: socioeconómicos, psicológicos, demográficos y académicos. Partimos de la recolección y tratamiento de datos y se usaron Redes Neuronales Artificiales para crear un modelo que clasifica a un estudiante entre desertor o a salvo de deserción. Se evalúan las métricas Acurracy, sensibilidad y especificidad para determinar qué tan eficiente es el modelo. El modelo final es capaz de clasificar estudiantes a salvo de deserción de forma correcta el 87% de las veces y logra clasificar a desertores de forma correcta el 60% de las veces.
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    Análisis de la tasa de retención y su incidencia en la detección de patrones de deserción estudiantil en la Universidad Técnica de Ambato
    (Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Dirección de Posgrado. Maestría en Gestión de Base de Datos, 2017) Frutos Ortega, Cristina Alexandra; Buenaño Valencia, Edwin Hernando
    La deserción estudiantil es un problema social que no es ajeno a ninguna institución de educación superior a nivel nacional, en el Ecuador las universidades e institutos tecnológicos se encuentran en proceso de evaluación y acreditación realizado por el Consejo de Evaluación, Acreditación y Aseguramiento (CEACCESS), siendo de relevancia el indicador tasa de retención, de aquí la importancia de generar estrategias que permitan maximizar el índice de estudiantes que culminen su carrera. La investigación sobre el Análisis de la tasa de retención y su incidencia en la detección de patrones de deserción estudiantil se lo realizó en la Universidad Técnica de Ambato, el compromiso de la investigación es detectar los Patrones de Deserción Estudiantil en cada una de las carreras de la Universidad. Mediante esta investigación se plantea una solución al problema con el uso de técnicas y algoritmos de Minería de Datos para la búsqueda y descubrimiento de patrones de interés, aplicando la metodología KDD que nos muestra el proceso de Selección, Preprocesamiento, Transformación, Minería de Datos y la Interpretación de resultados. Para el descubrimiento de los patrones de Deserción se aplica el algoritmo K-medias, basado en agrupamiento numérico, siendo un algoritmo clasificado como método de particionado y recolocación, además es el método más utilizado en aplicaciones científicas e industriales. Este algoritmo nos permitirá establecer e identificar patrones tanto sociales como académicos que aquejen directamente a la Deserción Estudiantil. EL propósito de esta investigación tiene como objetivo de brindar esta información a las Autoridades de la Institución para que se puedan establecer estrategias administrativas con el fin de mitigar de alguna manera los factores que afectan directamente a la deserción estudiantil.