Ruete Zúñiga, DavidOjeda Yáñez, Francisco JavierPalominos Fajardo, David AlbertoFacultad de Ingeniería2023-06-132023-06-132021https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/50609Tesis (Magíster en Gestión de Tecnologías de la Información y Telecomunicaciones)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.esEstudiantes de PostgradoProcesamiento de DatosAprendizaje de MáquinaTesis