| Revista: | Revista electrónica de investigación educativa |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000569899 |
| ISSN: | 1607-4041 |
| Autores: | Parra Sánchez, Juan-Sebastián1 Torres Pardo, Ingrid Durley1 Martínez de Merino, Carmen Ysabel1 |
| Instituciones: | 1Universidad Católica Luis Amigó, Colombia |
| Año: | 2023 |
| Volumen: | 25 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en español | Este artículo identifica los principales estudios relacionados con los factores que contribuyen a explicar la deserción universitaria, y cómo estos son abordados desde el campo de la inteligencia artificial (IA). El estudio describe la metodología adoptada para seleccionar 31 documentos sobre un repositorio de 2745 reportados en la literatura. El análisis se realizó desde los principales métodos de IA adoptados, así como desde los factores explicativos de la deserción universitaria agrupados en cuatro categorías: académicos, relacionados con la motivación y hábitos de estudio, institucionales, y económicos y sociodemográficos. La revisión de la literatura permite concluir que la tarea más común desde la IA es la clasificación mediante árboles de decisión y que la mayoría de los trabajos predicen la deserción universitaria desde los factores que la explican. |
| Resumen en portugués | Este artigo identifica os principais estudos relacionados aos fatores que contribuem para explicar a evasão universitária e como eles são abordados a partir do campo da inteligência artificial (IA). O estudo descreve a metodologia adotada para selecionar 31 documentos de um repositório de 2745 relatados na literatura. A análise foi realizada a partir dos principais métodos de IA adotados, bem como dos fatores explicativos da evasão universitária agrupados em quatro categorias: acadêmica, relacionada com a motivação e hábitos de estudo, institucional, e econômica e sociodemográfica. A revisão da literatura permite concluir que a tarefa mais comum da IA é a classificação por meio de árvores de decisão e que a maioria dos trabalhos prevê a evasão universitária a partir dos fatores que a explicam. |
| Resumen en inglés | This paper identifies key research on the factors that help to explain university dropout and how these factors are being explored by means of artificial intelligence (AI). The study describes the methodology employed to select 31 papers from a repository of 2,745 reported in the literature. The analysis centered on the main AI methods used and four categories of explanatory factors of university dropout: academic factors; factors associated with motivation and study habits; institutional factors; and economic and sociodemographic factors. The conclusion drawn from this literature review is that AI is most commonly used for decision tree-based classification, and most studies focus on predicting university dropout on the basis of explanatory factors. |
| Palabras clave: | Deserción escolar, Tasa de deserción escolar, Estudiante universitario, Inteligencia artificial |
| Keyword: | Dropping out, Dropout rate, College students, Artificial intelligence |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) Texto completo (Ver HTML) |
