En el presente trabajo se presenta y discute el modelo de riesgos competitivos bayesiano propuesto por Vallejos y Steel (2017). Dentro del análisis se incluyó un estudio de simulación en donde se comparó los resultados de aplicar el modelo frecuentista con respecto al bayesiano, confirmando la eficiencia de este último con respecto al anterior. Finalmente, se aplicó este modelo a la base de datos de alumnos ingresantes a la Pontificia Universidad Católica del Perú entre los años 2004 a 2012. El resultado de la aplicación mostró como única variable significativa a si el alumno ingreso por la primera opción con respecto al haber ingresado por la vía tradicional la cual aumentaba la probabilidad de graduación y reducía la probabilidad de abandono.

En esta investigación se analiza los factores que inciden en la deserción universitaria, así como el efecto de los shocks adversos (eventos contingentes) sobre la decisión de desertar de los estudiantes de la educación superior universitaria. Para ello, se estima un modelo de duración, comúnmente conocido como análisis de supervivencia, con datos de la Encuesta Nacional de Hogares que reporta el Instituto Nacional de Estadística e Informática. El uso de esta metodología permite lidiar con el tema de censura de datos. En particular, se explorará la dinámica de la deserción ocurrida en el año 2015. Los principales resultados son que los hombres tienen mayor riesgo de desertar que las mujeres y que la pérdida de empleo de algún miembro del hogar del estudiante, shock adverso, incrementa el riesgo de deserción. Finalmente, las variables relacionadas al tipo de institución, situación laboral y maternidad también tienen una repercusión sobre la deserción universitaria.

La presente investigación propone un modelo para la automatización de predicción de la deserción de estudiantes universitarios. Esta investigación surge de una problemática existente en el sector educativo peruano: la deserción estudiantil universitaria; es decir, aquellos estudiantes universitarios que abandonan sus estudios de forma parcial o definitiva. La investigación tiene por finalidad brindar una solución que contribuya a reducir la tasa de deserción universitaria, aplicando tecnologías de análisis predictivo y minería de datos, que detecte anticipadamente a estudiantes con posibilidades de abandonar sus estudios, brindando así a las instituciones educativas mayor visibilidad y oportunidades de acción ante esta problemática. Se diseñó un modelo de análisis predictivo, en base al análisis y definición de 15 variables de predicción, 3 fases y la aplicación de algoritmos de predicción, basados en la disciplina del Educational Data Minig (EDM) y soportada por la plataforma IBM SPSS Modeler. Para validar, se evaluó la aplicación de 4 algoritmos de predicción: árboles de decisión, redes bayesianas, regresión lineal y redes neuronales; en un estudio en una institución universitaria de Lima. Los resultados indican que las redes bayesianas se comportan mejor que otros algoritmos, comparados bajo las métricas de precisión, exactitud, especificidad y tasa de error. Particularmente, la precisión de las redes bayesianas alcanza un 67.10% mientras que para los árboles de decisión (el segundo mejor algoritmo) es de un 61,92% en la muestra de entrenamiento para la iteración con razón de 8:2. Además, las variables “persona deportista” (0,29%), “vivienda propia” (0,20%) y “calificaciones de preparatoria” (0,15%) son las que más contribuyen al modelo de predicción. / This research proposes a model for the automation of prediction of university student dropout. This research arises from an existing problem in the Peruvian educational sector: university student dropout; that is, those university students who partially or permanently abandon their studies. The purpose of the research is to provide a solution that contributes to reducing the university dropout rate, applying predictive analysis technologies and data mining, which detects in advance students with the possibility of dropping out of their studies, thus providing educational institutions with greater visibility and opportunities. of action before this problem. A predictive analysis model was designed, based on the analysis and definition of 15 prediction variables, 3 phases and the application of prediction algorithms, based on the Educational Data Mining (EDM) discipline and supported by the IBM SPSS Modeler platform. To validate, the application of 4 prediction algorithms was evaluated: decision trees, Bayesian networks, linear regression, and neural networks; in a study at a university institution in Lima. The results indicate that Bayesian networks perform better than other algorithms, compared under the metrics of precision, accuracy, specificity, and error rate. Particularly, the precision of Bayesian networks reaches 67.10% while for decision trees (the second-best algorithm) it is 61.92% in the training sample for the iteration with a ratio of 8: 2. In addition, the variables "sports person" (0.29%), "own home" (0.20%) and "high school grades" (0.15%) are the ones that contribute the most to the prediction model. / Tesis

La deserción universitaria es un problema latente en la región de América Latina, que origina limitaciones en el desarrollo de los individuos y en el crecimiento económico de los países. A pesar de la importancia del tema, en Perú aún no se cuenta con literatura económica de metodología sistemática y replicable que permita comprender el fenómeno en el país. Debido a esto, el presente estudio tiene por objetivo predecir la deserción de los estudiantes mediante las variables disponibles que son asociadas a la retención y al abandono estudiantil en la Educación Superior Universitaria. / University dropout is a latent problem in the Latin American region, which causes limitations in the development of individuals and in the economic growth of the countries. Despite the importance of the subject, in Peru there is still no economic literature with a systematic and replicable methodology that allows us to understand the phenomenon in the country. Due to this, the present study aims to predict student dropout through the available variables that are associated with retention and student dropout in Higher University Education. / Trabajo de investigación

Según la firma Penta Analytics, en el 2017, el 27% de los estudiantes peruanos que ingresan a una universidad privada, abandonan la carrera en el primer año de estudios. Este dato se ve respaldado con la información que el director de Grupo Educación Futuro brinda que consiste en que el 80% de los escolares que cursan su último año, no saben qué estudiar ni donde estudiar. Estos son datos que revelan el problema actual en el Perú sobre la indecisión y falta de información por parte del alumnado sobre qué y donde continuar sus estudios superiores. Por este motivo, se planteó la solución Unilink, cuya principal propuesta de valor es ofrecer información condensada, y oportuna sobre las carreras universitarias, institutos de educación superior y sus características. Además, que para los institutos de educación superior supone una oportunidad de que a través de una suscripción mensual puedan acceder a beneficios específicos que Unilink ofrece. Para la formulación e implementación, se realizó la validación del problema, solución planteada, experiencia del usuario, y de cada elemento que comprende su Business Model Canvas. Se utilizaron las herramientas de investigación como entrevistas a profundidad, focus groups, reuniones con expertos, y testeos de mercado. Como resultado, se obtuvo que este modelo de negocio, desde un análisis financiero, es viable, rentable y atractivo para la inversión, ya que, a partir del segundo año de inicio de actividades comerciales se obtienen utilidades positivas. / According to the Penta Analytics firm, in 2017, 27% of Peruvian students who enter a private university, dropped out their carriers in the first year of studies. This data is supported by the information that the director of Grupo Educación Futuro provides, which consists of the fact that 80% of the students in their final year do not know what to study or where to study. These are facts that reveal the current problem in Peru about indecision and lack of information on the part of school students about their future in higher education. According to the mentioned context, the Unilink solution was proposed, whose main value proposition is to offer condensed, suitable, and timely information on university degrees, higher education institutes and their characteristics. It also offers different benefits to the Universities that subscribe to the Unilink plan. For the formulation, we made the validation of the problem, proposed solution, UX, and of each element that comprises its Business Model Canvas was carried out. Research tools such as in-depth interviews, focus groups, meetings with experts, and market tests were used. As a result, it was obtained that this business model, from a financial analysis, is viable, profitable and attractive for investment, since, from the second year of commencement of commercial activities, positive profits are obtained. / Trabajo de investigación

La problemática de la deserción estudiantil en el ámbito universitario es un asunto crítico el cual requiere atención y solución. En el marco de esta investigación, el objetivo es contribuir a la identificación de las variables relevantes, enmarcadas en la teoría de controlvalor, para comprender los factores que influyen en la intención de deserción estudiantil en programas académicos de pregrado. Además, se amplía el alcance del modelo al incluir variables de liderazgo y desempeño del docente. El estudio se realizó utilizando una metodología transversal de enfoque cuantitativo, donde se aplicaron dos cuestionarios a 300 estudiantes de primer y segundo año de Universidades Privadas en la ciudad de Lima. El primer cuestionario se basó en un instrumento desarrollado por Respondek, Seufert, Stupnisky y Net, que permitió medir la intención de deserción estudiantil a través del control académico percibido y las emociones académicas. El segundo cuestionario fue propuesto por Cerda y Hernández y permitió observar el desempeño y liderazgo del docente. Los resultados mostraron que la variable de control académico percibido tuvo un impacto negativo significativo en la intención de deserción estudiantil. Es decir, a medida que aumenta el nivel de control académico percibido, disminuye la intención de abandonar los estudios. Además, se encontró que el desempeño y liderazgo de los docentes tuvo un efecto significativo y negativo en la disminución de la intención de deserción en las Universidades Privadas de Lima. / The problem of student dropout in the university environment is a critical issue that requires attention and solution. Within the framework of this research, the objective is to contribute to the identification of relevant variables, framed in the control-value theory, to understand the factors that influence the intention of student desertion in undergraduate academic programs. In addition, the scope of the model is expanded to include leadership and professor performance variables. The study was conducted using a cross-sectional methodology with a quantitative approach, where two questionnaires were applied to 300 first and second year students of private universities in the city of Lima. The first questionnaire was based on an instrument developed by Respondek, Seufert, Stupnisky and Net, which allowed measuring the intention of student desertion through perceived academic control and academic emotions. The second questionnaire was proposed by Cerda and Hernandez and allowed observing professor performance and leadership. The results showed that the perceived academic control variable had a significant negative impact on the intention to dropout. That is, as the level of perceived academic control increases, the intention to drop out decreases. In addition, it was found that the performance and leadership of professor had a significant and negative effect on the decrease of the intention to dropout in the private universities of Lima.

El caso de los estudiantes de la Beca Vocación de Maestro en la Pontificia Universidad Católica del Perú y su proceso de inserción socioeducativa se enmarca en la discusión sobre el desarrollo humano. Específicamente, guarda relación con las contradicciones entre la movilidad social, por un lado, y la desigualdad y exclusión social, por el otro. La presente investigación busca conocer de qué manera la acción institucional universitaria influye en el proceso de retención estudiantil. Se analizan los aspectos contingentes de una política pública de acceso a la educación superior y su impacto en los resultados. La teoría de Tinto (1975, 2001, 2006, 2012a y 2012b) acerca de la retención, permanencia y deserción estudiantil ha sido un marco analítico útil para evaluar el rol de la institucionalidad universitaria para generar condiciones que permitan que los becarios sean exitosos en la educación superior. Los resultados obtenidos sugieren que la universidad ha sido capaz de ofrecer parcialmente las condiciones de expectativas, soporte, y evaluación y retroalimentación, pero no ha podido aportar la de integración socioacadémica. La estructura de desigualdad permea las relaciones académicas y sociales de los becarios. Por tal motivo, los estudiantes de contextos sociales más vulnerables no han podido ser retenidos. Se hace un énfasis en las estrategias de permanencia desplegadas por los becarios que persisten.