Magíster en Tecnología de la Información / A pesar de los esfuerzos en políticas públicas para brindar acceso a la universidad, la deserción universitaria se ha convertido en un problema prioritario a ser investigado y tratado. La tasa de deserción ha llegado a constituir uno de los principales indicadores de eficiencia interna dentro de cualquier institución de educación superior. Invertir más tiempo en diagnósticos de las causas de la deserción con metodologías adecuadas que permitan predecir ésta con mayor efectividad, contribuye a mejorar la relación efectividad-costo en la gestión de la unidad académica. El objetivo del presente proyecto consiste en investigar y proponer una metodología que permita identificar en forma automática a los estudiantes con mayor riesgo de deserción de las carreras de Ingeniería de la Universidad de Las Américas. Para la implementación de este proyecto se adoptó la metodología CRISP-DM que estructura el proceso de minería de datos en seis fases, que interactúan entre ellas de forma iterativa. Se aplicaron los modelos de Redes Neuronales, Árboles de decisión y Cluster K-medianas para analizar el comportamiento de los estudiantes, evaluando factores como el puntaje promedio obtenido en la Prueba de Selección Universitaria (PSU), el promedio de notas obtenido en la enseñanza media, La edad a la fecha de Ingreso a la institución y el género de los estudiantes. La exactitud de los modelos es calculada a partir del conjunto de datos de pruebas, los cuales indican que ningún modelo predictivo arrojó resultados positivos, debido a esto se analizó el proceso y se llegó a la conclusión que es muy probable que los datos de entrada no eran suficientemente confiables. Dado que dentro de los límites de este trabajo era imposible conseguir datos fidedignos y completos, esta tesis propone una metodología para enfrentar estudios de minería de datos educativa donde se eviten los problemas descritos Como trabajo futuro se propone implementar un proceso de captura de variables relevantes para la investigación, al momento del ingreso del estudiante a la institución superior, de tal manera de facilitar la generación de un almacén de datos para ayudar a la toma de decisiones.

Los estudios de deserción se han concentrado generalmente en el alumno buscándose a través de una o más decisiones explicar su origen y tratar de perfilarlo. Los recientes estudios se concentran en ciertas variables orientadas al compromiso y “engagement” con la institución. Sin embargo, si bien se ha mencionado los efectos de las expectativas de los alumnos respecto a la validación de sus propias habilidades las propuestas ofrecidas, poco se ha investigado sobre el imaginario que el alumno trae y la formación de sus expectativas de éxito, del servicio a recibir y de toda la experiencia de estar en la universidad. La propuesta presentada busca evaluar no sólo las variables ya utilizadas en los estudios pasados sino la creación de un set de variables que permitan no solo incorporar las expectativas sino la diferencia entre esa expectativa y lo que encuentra durante las primeras semanas de estudio en la universidad. El gap que se genere y las características socio-demográficas así como intelectuales y de aptitud y actitud pueden determinar el grado de motivación y energía que el alumno ponga al momento de ser parte de la Universidad. Adicionalmente la propuesta incluye una estimación del costo de la deserción desde el punto de vista de una institución privada buscando demostrar o estimar montos que pueden ser invertidos en reducir la deserción y que reditúan no solo en beneficio económico pero que se asocian directamente a la misión y visión y además reducen el costo social de este fenómeno que crece exponencialmente en la mayoría de sistemas universitarios de Latinoamérica y el mundo. Además de ello se propone determinar a partir de esta propuesta un modelo para determinar que alumnos dentro del grupo de riesgo tienen una mayor probabilidad de ser impactados a través de los programas de apoyo de UPC. Los recursos destinados a cualquier acción son siempre escasos y hay variables que no son fácilmente modificables. Cuando esto se da es necesario concentrar los esfuerzos de reducción de las tasas de attrition a los grupos de mayor impacto. El modelo está dirigido principalmente al estudiante de pre grado regular. Utilizamos este término para diferenciar de la población adulta que trabaja y que opta por el programa EPE. Si bien es cierto, pruebas y cuestionarios similares pueden aplicarse a esta población, es necesario incluir otras variables que capturen la idiosincrasia y las razones que tiene un adulto para volver o iniciar la universidad y los factores “ambientales” que lo circunscriben. Dadas estas condiciones se puede apreciar que la reducción del 1% en la tasa de attrition del primer año de estudios incrementa la rentabilidad de una carrera en cerca de 3 puntos porcentuales de su TIR. El presente trabajo de investigación no sólo representa un aporte a UPC sino también a la investigación sobre las razones de la deserción. / Tesis

La presente investigación trata de establecer la relación existente de los factores socioeconómicos y personales en la deserción de los estudiantes de la Escuela de Negocios Internacionales de la Facultad de Ciencias Económicas y Negocios de la Universidad Nacional de la Amazonia Peruana, durante el periodo académico del 2002 al 2006. La experiencia adquirida por ser profesional de la referida casa de estudios y por haber estado en contacto directo con los mencionados estudiantes, ha sido un factor importante para poder realizar el trabajo.

Evento organizado por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) el 16 de Julio de 2019, en el Campus Villa. Lima, Perú. / Conferencia que aborda el abandono en la enseñanza superior pública Brasileña.

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Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Estudia el problema de identificar y analizar los factores y las variables que influyen en el proceso de deserción de los estudiantes de pregrado de una universidad privada de Lima Metropolitana. En ese sentido, se formula como hipótesis que factores y variables individuales, socioeconómicas, académicas e institucionales influyen en la decisión de los estudiantes de pregrado en desertar. Para probar dicha hipótesis se utilizó el diseño longitudinal de tipo evolución o grupos de cohortes de la totalidad de los estudiantes de pregrado ingresantes a las ocho carreras de la universidad durante los años 2005, 2006 y 2007. El proceso de prueba de hipótesis se realizó mediante el análisis de supervivencia o seguimiento durante un horizonte de tiempo en la trayectoria de un estudiante, desde el inicio de sus estudios hasta el momento de la ocurrencia de la deserción, identificando los factores y las variables que influyen en el mencionado evento, determinando las variables que mejor podrían predecir el abandono de los estudios universitarios y, precisando los momentos críticos en el proceso de deserción. La prueba de hipótesis corroboró los planteamientos de la investigación. / Tesis

La presente investigación aporta a la comprensión y análisis de los factores económicos y académicos de deserción universitaria de pregrado, en Colombia, Chile, Perú y México. Los objetivos que desarrolla son el analizar y describir los factores económicos y académicos que inciden en la deserción universitaria en los países estudiados. La metodología aplicada responde a un diseño cualitativo, de método bibliográfico, el cual consiste en la búsqueda y lectura de fuentes confiables, la selección, organización, análisis e interpretación de los contenidos, en el periodo del 2011 al 2021. Las conclusiones que presenta la investigación están referidas a señalar las principales categorías que explican, en primer lugar, los factores académicos, los cuales son: el rendimiento académico, la intervención del docente, la autorregulación del estudiante y la gestión de la institución. En relación a las categorías referidas a los factores económicos, se señalan: la situación social del estudiante, la situación laboral, el grado de autonomía económica y el manejo de las finanzas por parte del estudiante. En ambos factores, tanto en el académico, como el económico, las dos primeras categorías son las más recurrentes en el contexto de estudio. Finalmente se aprecia que el enfoque de deserción que predomina en las universidades de los cuatro países estudiados es el interaccionista. / This research contributes to the understanding and analysis of the economic and academic factors of undergraduate university dropout in Colombia, Chile, Peru and Mexico. The objectives are to analyze and describe the economic and academic factors that influence university dropout in the countries studied. The methodology applied responds to a qualitative design, of bibliographic method, which consists of the search and reading of reliable sources, the selection, organization, analysis and interpretation of the contents, in the period from 2011 to 2021. The conclusions presented by the research are referred to point out the main categories that explain, in the first place, the academic factors, which are: academic performance, teacher intervention, student self-regulation and the management of the institution. In relation to the categories referring to economic factors, the following are mentioned: the student's social situation, the employment situation, the degree of economic autonomy and the student's management of finances. In both factors, academic and economic, the first two categories are the most recurrent in the context of the study. Finally, it can be seen that the predominant approach to dropout in the universities of the four countries studied is the interactionist approach.

Magíster en Gestión y Políticas Públicas / Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo de título tiene como objetivo identificar y cuantificar los factores determinantes de la probabilidad de deserción del sistema universitario chileno. La metodología utilizada considera un modelo econométrico estático de tres ecuaciones que pretende corregir, simultáneamente, la posible endogeneidad presente en la selección de muestra y en la obtención de las ayudas estudiantiles, diferenciando la deserción temporal de la definitiva y analizando posibles efectos heterogéneos entre áreas de carrera y tipos de universidad. La estimación de este modelo econométrico se hace a partir de datos correspondientes a la cohorte de estudiantes, que rindió la prueba SIMCE en el año 2003 y la Prueba de Selección Universitaria (PSU) en el año 2005 y el año 2006. Para ello se realiza, en función de los datos, una categorización adecuada para la deserción temporal y la definitiva y una agrupación para las distintas áreas de carrera y tipos de universidad que permita analizar la posible heterogeneidad al interior del sistema. Los resultados muestran que la deserción universitaria es un fenómeno multicausal, influida por factores de habilidad individual del estudiante, socioeconómicos y demográficos, pero también factores relacionados con la calidad del establecimiento donde cursó la enseñanza media y de la carrera y universidad a la cual accede. En particular, se estima el efecto marginal de cada variable sobre la probabilidad de los estudiantes de desertar definitivamente del sistema universitario. Se encuentra que las características previas al ingreso del estudiante a la universidad, como el promedio de notas de enseñanza media, el ranking y la calidad académica del establecimiento de origen, son más relevantes que la habilidad medida por medio de la PSU. Además, se constata que la deserción universitaria es también un problema de financiamiento; estudiantes de mayores ingresos y aquellos que perciben una ayuda estudiantil, como becas o créditos, presentan una probabilidad estadísticamente significativa menor de desertar del sistema. Por otro lado, se encuentra que la calidad de la universidad y el tipo de carrera a la cual se accede son factores también importantes y que existen indicios de heterogeneidad al interior del sistema. Finalmente, en función de los resultados obtenidos, se proponen medidas de políticas públicas para reducir las elevadas tasas de deserción del sistema universitario.

El documento digital no refiere asesor / Expone los resultados entorno al hecho científico del riesgo de deserción en los estudiantes bajo condiciones de pobreza, empleando para darle solución un conjunto de métodos científicos en función de la prevención del riesgo de deserción en la Universidad Técnica de Manabí. Elabora una estrategia a partir de las mediciones iniciales en el objeto de investigación y posteriormente se validó a través de un preexperimento donde se demostró la validez de la estrategia al poder convertir las debilidades en fortalezas y las amenazas en oportunidades, reduciendo así el riesgo de deserción. / Tesis

Tesis para optar al grado de Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnología de Información / La deserción estudiantil es un fenómeno que ha ido en aumento durante los últimos años a nivel nacional, por lo tanto, resulta de interés comprender por qué se genera esta situación, que desde la perspectiva de las ciencias sociales corresponde a identificar y comprender cuales son los factores y predictores de la deserción. El objetivo de este proyecto es identificar cuales son los factores que lleva a los estudiantes a desertar, con el propósito de generar un proceso de alertas tempranas por medio de la creación y aplicación de un modelo que permita detectar tempranamente a los posibles desertores de los estudiantes de pregrado de una Universidad del territorio nacional. La metodología general del proyecto de rediseño es la Ingeniería de Negocios del doctor Oscar Barros, mientras que para la creación de los modelos predictivos se utiliza la metodología CRISP-DM. El propósito es obtener un modelo que permita ir monitoreando las calificaciones obtenidas por los alumnos en las tres primeras evaluaciones de cada ramo del primer semestre del primer año y así dirigir los esfuerzos de manera localizada, generando un acompañamiento especial en las asignaturas que presentan dificultad. Los algoritmos utilizados para la creación de los modelos predictivos fueron los siguientes: Árboles de decisión (Gradient Boosted Trees y Random Forest), Regresión Logística, Redes Neuronales y Máquinas de Soporte Vectorial, donde el que presentó los mejores resultados de predicción fue el Random Forest, con un Accuracy del 83% y un Fscore del 70,3%. Con tal modelo se realizó una prueba piloto a los alumnos que ingresaron a la carrera el año 2017, obteniendo una asertividad del 58,34%. Se presenta una arquitectura basada en la conexión a la base de datos institucional para extraer los datos de cada asignatura, luego se ejecutan los pasos de la metodología CRISP-DM, finalmente se identifican los casos de uso, diagrama de arquitectura y diagrama de despliegue. Por último, se realiza una evaluación económica del proyecto, bajo tres escenarios: optimista, conservador y pesimista, utilizando una tasa de descuento del 15%, que es la que utiliza la Universidad para evaluar proyectos para un horizonte de tiempo de 3 años. En todos los escenarios la rentabilidad del proyecto es alta, ya que la inversión inicial es bastante baja, respecto al retorno, que finalmente es la retención de un grupo de alumnos, que en términos económicos significa el pago del arancel.