Detección temprana de titulación tardía en estudiantes de postgrados aplicando machine learning
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Fecha
2021
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
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Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
El aumento a nivel global en la oferta de nuevos programas académicos que sean
atractivos y actualizados ha generado como consecuencia, un incremento directo
en la cantidad de estudiantes inscritos en el mercado de la educación. Este
incremento exponencial en la oferta y demanda de nuevos y mejores programas
académicos, ha incorporado nuevos desafíos y problemas que deben ser
abordados e investigados para lograr resolver de mejor forma los nuevos
paradigmas que presenta este cambio. Dos de los problemas ya detectados, tiene
relación con el aumento en el nivel de deserción de estudiantes de forma temprana
y un aumento en la graduación tardía de aquellos que sí han logrado completar su
ciclo de estudios en los plazos establecidos por cada institución.
Chile, no ha estado aislado de esta tendencia, generando los mismos síntomas
identificados a nivel global, generando consecuencias negativas importantes para
los establecimientos educacionales, dado que esta tendencia, está impactando de
forma directa en los procesos de acreditación de sus carreras educativas. Dado lo
anterior tanto docentes como investigadores se han interesado en participar de
nuevas investigaciones que permitan ofrecer estrategias que aborden nuevas
soluciones para disminuir este fenómeno, incorporando mecanismos de análisis
respectos a los factores de riesgo de los estudiantes durante su proceso de
formación.
Este estudio se focalizará en presentar la elaboración de un modelo de detección
temprana basado en el aprendizaje automático – Machine Learning – para la
problemática de graduación tardía en alumnos de Postgrado. El estudio está basado
en dos partes, en primer lugar, se presenta un análisis descriptivo que permite
examinar la información existente para lograr comprender la situación actual
respecto de la situación de los estudiantes y los programas de estudios ofertados
por las instituciones educaciones. En segundo lugar, se presenta un análisis
predictivo, utilizando técnicas de aprendizaje automático, permitiendo documentar
los factores de riesgo que son parte importante en la explicación de la titulación
tardía en los alumnos de postgrado. La base de información analizada contiene datos que representan factores de riesgos de los estudiantes y su programa de
estudio, toda esta información está disponible en los sistemas de información de la
universidad. Para el análisis, se considera una muestra de los alumnos de postgrado
de la universidad, específicamente la Facultad de Economía, de los últimos 5 años.
Los resultados de los hallazgos proponen mejorar el apoyo de las instituciones hacia
los alumnos, permitiendo desarrollar herramientas que permitan intervenir en el
momento preciso a los alumnos que presenten factores de riesgos respecto a la
graduación tardía. El acompañamiento de forma cercana y apoyo de los profesores
tutores a los alumnos durante el proceso de desarrollo de su tesis, es un factor
importante para el logro del objetivo en la graduación a tiempo.
Proponemos que los resultados de este estudio sean utilizados por las instituciones
de educación superior para desarrollar nuevas iniciativas proactivas, que ayuden a
disminuir el aumento de titulación tardía de los estudiantes.
Notas
Tesis (Magíster en Gestión de Tecnologías de la Información y Telecomunicaciones)
Palabras clave
Estudiantes de Postgrado, Procesamiento de Datos, Aprendizaje de Máquina