DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA COMPUTACIONAL DE ALERTAS TEMPRANAS DE POSIBLES CASOS DE DESERCIÓN ESTUDIANTIL DEL PROGRAMA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS DE LA UNIVERSIDAD DEL SINÚ UTILIZANDO ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING

Resumen

Descripción

La deserción académica universitaria, es el abandono de un programa de estudios antes de obtener el título de pregrado. El número de estudiantes de programas de educación superior casi se duplicó en América Latina durante los últimos 10 años. Sin embargo, dado que apenas la mitad de ellos se gradúan a tiempo, aún queda mucho por hacer en términos de eficiencia y calidad, señaló un nuevo informe del Banco Mundial ‘Momento decisivo: La educación superior en América Latina y el Caribe’. En Colombia existe un sistema para la prevención de la deserción de la educación superior llamado SPADIES, este es un sistema para hacer seguimiento sobre las cifras de deserción de estudiantes de la educación superior. Con los datos suministrados por las instituciones de educación superior, se identifican y se ponderan los comportamientos, las causas, variables y riesgos determinantes para desertar.

La deserción es un problema que se viene presentando desde hace varios años en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad del Sinú, ha ido incrementándose de forma notoria con una proporción alta de estudiantes que han abandonado sus estudios, por lo general en los primeros semestres de la carrera. Las razones que hay para que un estudiante abandone la universidad son muy diversas, aunque existan causas de deserción que se vuelven muy comunes en la mayoría de los grupos de estudiantes, como causas económicas, familiares o de una mala elección de la profesión, esta situación afecta negativamente a la institución de educación superior ya que ser desertor de la educación superior retrasa los avances socioeconómicos y tecnológicos del país.

Por tal motivo se hace importante el desarrollo de un proyecto que ayude a identificar posibles casos de deserción en el programa de ingeniería de sistemas mediante el uso de algoritmos de machine learning.

Fecha de inicio – fin del proyecto

Octubre 06 de 2017 –  diciembre 10 de 2018 (en proceso)

Alcance del proyecto – población beneficiada

El presente proyecto culmina con la presentación de los resultados obtenidos de la aplicación de técnicas de minería de datos educacionales respecto a la predicción de alumnos que podrían abandonar sus estudios del programa de ingeniería de sistema. Así como también se presentarán detalles técnicos sobre la metodología utilizada en el proceso de minería de datos.

Los resultados producto de este proyecto se aplicarán en la Universidad del Sinú Elías Bechara Zainum sede Montería en el programa de Ingeniería de Sistemas

Beneficiarios:

Directamente el programa de ingeniería de sistemas.

Directamente Universidad del Sinú

Indirectamente Universidades del País públicas o privadas

Resultados alcanzados

Análisis de las causas de la deserción universitaria en el programa de Ingeniería de Sistemas para establecer los mejores predictores de este fenómeno.

Identificación del algoritmo más eficiente para la predicción de la deserción en el programa de ingeniería de sistemas de la Universidad del Sinú.

Diseño de un software con el algoritmo más eficiente en la predicción del nivel de riesgo de deserción que permita generar alertas tempranas de este fenómeno en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad del Sinú.

Proyección a futuro del proyecto.

Crear un servicio web en el cual las universidades de Colombia puedan ingresar los datos de SPADIES, el aplicativo usando el algoritmo de machine learning más eficiente  se encargaría de generar  alertas tempranas en posibles casos de deserción estudiantil en los diferentes programas ofrecidos en la universidad.