Aplicación de Técnicas de Minería de Datos para el Análisis de la Eficiencia Académica
Palabras clave:
minería de datos; técnicas de minería de datos; eficiencia académica; clustering; árboles de decisión.Resumen
Las Instituciones de Educación Superior están inmersas en procesos periódicos de evaluación y acreditación, que exigen el cumplimiento de estándares mínimos, siendo uno de ellos la Eficiencia Académica, compuesta por el indicador Retención Estudiantil, que se determina por la cantidad de estudiantes matriculados por primera vez al primer año manteniéndose en sus estudios dos años después. El presente estudio se desarrolla en la Universidad Agraria del Ecuador y tiene como objetivo determinar los factores de mayor incidencia en la deserción estudiantil, y se utilizó la Minería de Datos, con las técnicas de árboles de decisión y clustering para obtener los patrones de comportamiento que conllevan a la deserción, generando un modelo que permita predecir las deserciones. Se trabajó con los estudiantes de primer año de las diferentes carreras de las sedes de Guayaquil y Milagro, de los períodos lectivos 2014, 2015 y 2016, aplicando la metodología para descubrimiento de conocimiento (KKD,Knowledge Discovery in Database) donde se integran los datos iniciales, se seleccionan y se transforman los datos para la aplicación de la técnica escogida y posteriormente se evalúan y se difunden para permitir a las autoridades correspondientes la toma de decisiones, que conlleven a generar planes de acción que incrementen la tasa de retención de los estudiantes en la institución. Con la aplicación de las técnicas citadas se obtuvo que el factor más relevante que afecta a la tasa de retención en la institución, son los bajos promedios obtenidos durante los primeros semestres, así como la cantidad de asignaturas aprobadas, que conllevan a la pérdida de año de los niveles objeto de estudio.
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