Predicciones de repitencia y análisis de la deserción utilizando minería de datos

Abstract

La deserción es una de las principales problemáticas que afectan los procesos académicos y financieros dentro de las Instituciones de Educación Superior (IES) colombianas. Siendo una preocupación mundial, en nuestro país existe en la actualidad un alarmante 45,58 % de deserción –el segundo más alto en América Latina– (Ministerio de Educación Nacional, 2015), que se traduce en afectaciones de distinta índole tanto en entornos sociales, familiares y personales para el estudiante como para los procesos internos de funcionamiento en cada IES. En un primer acercamiento desde las estrategias del Gobierno Nacional para regular la deserción, en el año 2009 se construye el Sistema de Prevención y Análisis de la Deserción en las Instituciones de Educación Superior (SPADIES) que se define como (Ministerio de Educación Nacional, 2015). Por lo tanto, desde la política pública, la deserción se debe analizar desde la caracterización de la vulnerabilidad a través del diseño de instrumentos que permitan el reporte de índices de desempeño en tiempo real como es el caso de las estrategias denominadas sistemas de alertas tempranas SAT. (Donoso-DIaz, Neira Iturrieta, & Donoso Traverso, 2018) . Sin embargo, la falta de recursos y herramientas disponibles para la interpretación de aquellos causales que generan la deserción de estudiantes en los programas de pregrado (Viale Tudela, 2014) a nivel interno en cada IES, ha hecho que dichos SAT no arrojen los resultados deseados y se vean reflejados en estudios estadísticos que no aportan en una verdadera solución al conflicto. Muchos datos, resultados y argumentos se han recolectado durante cada semestre lectivo, en éstos se ha concluido que aquellos factores con mayor efecto sobre la deserción se refieren a la situación económica del núcleo familiar y la orientación vocacional (Ministerio de Educación Nacional, 2015) como se observa en la Figura 1. A pesar de ello, en las IES existen otros procesos relacionados con avance académico, antecedentes en dificultades académicas provenientes de la media (Ferreyra, Avitabile, Botero Álvarez, Haimovich Paz, & Urzúa, 2017) y diagnósticos psicológicos o psiquiátricos no tratados tienen mayor incidencia en el riesgo hacia la deserción. No obstante, ante el aumento desproporcionado de los diversos efectores de la deserción para estudiantes de pregrado en IES, se hace necesaria la implementación de otras técnicas, herramientas y metodologías que mejoren la gestión en la depuración de resultados, la selección de la información, el diseño y el análisis de datos (Ministerio de Educación Nacional, 2015); tales medidas deberán establecer dentro de cada IES un modelo para la toma de decisiones y sobre todo para el desarrollo de medidas preventivas.Por lo tanto, en esta investigación se plantea el uso de la Minería de datos (MD), (aplicada a un estudio de repitencia) como herramienta de gestión para la toma de decisiones que brinde una interpretación de datos que útil para proyectar un modelo de predicción para la prevención, el control y la regulación de la deserción en la Educación Superior.