| Revista: | Innovación y software |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000446216 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Autores: | Rivera Vergaray, Kevin1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima. Perú |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Sep-Feb |
| Volumen: | 2 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 6-13 |
| País: | Perú |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Se comparan los resultados de 4 modelos predictivos, de regresión logística, árboles de decisión, KNN y una red neuronal para predecir la deserción académica de estudiantes en la Universidad Nacional Intercultural de la Amazonía, aplicado a un dataset extraído de la base de datos del sistema de gestión académica de la universidad, que contiene datos socioeconómicos y de rendimiento académico los cuales fueron procesados y formateados utilizando técnicas de onehotencoding para así poder aplicar los modelos predictivos ya mencionados. Para el procesamiento y formateo de datos se utilizó consultas Transac Sql y la aplicación de los modelos predictivos se hizo a través del Software Knime y utilizando Python a través de Google Colab. Los resultados obtenidos al aplicar 4 modelos predictivos son muy buenos ya que todos superaron el 80% de Accuracy, lo cual garantiza que puedan ser puestos en producción para el beneficio de la universidad y así pueda tomar mejores decisiones a la hora de abordar la deserción académica. Se concluye que aplicar un modelo predictivo en las universidades para la detección temprana de estudiantes con alto riesgo de deserción académica es viable y muy beneficioso para que las universidades a través de sus gestores académicos puedan aplicar estrategias mas focalizadas para reducir sus índices de deserción académica |
| Resumen en inglés | The results of 4 predictive models, logistic regression, decision trees, KNN and a neural network are compared to predict the academic dropout of students at the National Intercultural University of the Amazon, applied to a dataset extracted from the system's database. of academic management of the university, which contains socioeconomic and academic performance data which were processed and formatted using onehotencoding techniques in order to apply the predictive models already mentioned. For data processing and formatting, Transac Sql queries were used and the application of predictive models was done through Knime Software and using Python through Google Colab. The results obtained by applying 4 predictive models are very good since they all exceeded 80% of Accuracy, which guarantees that they can be put into production for the benefit of the university and thus can make better decisions when addressing academic dropout. . It is concluded that applying a predictive model in universities for the early detection of students with high risk of academic dropout is viable and very beneficial so that universities, through their academic managers, can apply more focused strategies to reduce their academic dropout rates |
| Disciplinas: | Educación |
| Palabras clave: | Evaluación educativa, Deserción escolar, Datasets, Modelos predictivos |
| Keyword: | Educational evaluation, School dropout, Datasets, Predictive models |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) Texto completo (Ver HTML) |
