La deserción es un problema que afecta alas universidades, públicas y privadas, y que generan una serie de consecuencias negativas para las instituciones, así como para los mismos jóvenes porque tendrán menos posibilidades de conseguir un empleo que permita bridarles una mejor calidad de vida a sus familias, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas contribuye a identificar a los estudiantes en riesgo de deserción. Se diseñaron siete modelos predictivos con la metodología CRISP (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) y el historial académico de los estudiantes, para ser aplicados en siete cursos críticos. Entre los principales resultados se puede destacar que los modelos predictivos contribuyeron a reducir en un 40 % y 50 % los niveles de desaprobación y las variables que mejor la predijeron fueron la carrera que estudian (vocación), el número de veces que se matriculan en la asignatura y la nota que tuvieron en matemática o comunicación cuando cursaron el quinto año del nivel secundaria. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/10004 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Sifuentes Bitocchi, Oswaldo |
| Contributors | Inche Mitma, Jorge Luis |
| Publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Source Sets | Universidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Repositorio de Tesis - UNMSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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