Estudio de la permanencia y deserción de los estudiantes de pregrado en una facultad de ingeniería, utilizando una metodología mixta de investigación y árboles de decisión en su predicción. El caso de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Diego Portales

Laburpena

La presente Tesis Doctoral consiste en la formulación de un modelo predictivo de deserción de estudiantes universitarios de Ingeniería, utilizando una modalidad mixta de investigación, y empleando herramientas avanzadas de análisis de datos en su concreción. La educación global está en crisis y especialmente en Chile, siendo la inequidad una de sus principales características, la que se refleja en todos los niveles educativos.El abandono de los estudios universitarios, constituye un fenómeno que hace notoria la existencia de fallas en los procesos de ingreso, adaptación y promoción. El conocimiento de la realidad académica y social del estudiante, así como de sus inquietudes y necesidades antes de que se den los primeros fracasos, o bien durante los primeros semestres, resulta una herramienta valiosa para el éxito de estos y poder así detectar a aquellos estudiantes vulnerables cobra especial importancia, resultando significativo para evitar una deserción temprana. Dado este contexto se hace necesario a nivel de instituciones de Educación Superior contar con herramientas que permitan identificar y dar apoyo a aquellos estudiantes posibles de fracasar. En la etapa de análisis de datos, dado las características de la investigación, se recurrió a una de las técnicas de las llamadas predictivas la cual permite que las variables puedan clasificarse inicialmente en dependientes e independientes. Estas técnicas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo, la técnica predictiva que se utilizó son los llamados árboles de decisión, que dentro de la minería de datos es de las llamadas de clasificación, Estos permiten extraer perfiles de comportamiento o clases cuando el objetivo es construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato.Palabras Claves: Deserción, persistencia, retención, factores, árboles de decisión, predicción