ANÁLISIS DEL MODELO BASADO EN MINERÍA DE DATOS PARA DETERMINAR FACTORES DE DESERCIÓN ESTUDIANTIL EN LA UNIVERSIDAD ESTATAL DEL SUR DE MANABÍ.

Abstract

The research analyzed the problem of student dropout in the Information Technology program at the State University of the South of Manabí, located in the Jipijapa canton, based on data corresponding to the academic periods between PI 2021 (914), PII 2021 (857), PI 2022 (778), PII 2022 (773), PI 2023 (722) and PII 2023 (594). The main objective was to analyze a model based on data mining to identify the factors that influence student academic dropout. To do this, an exhaustive review of existing approaches in data mining was carried out, selecting the most appropriate model to predict dropout. The research adopted a quantitative approach and combined historical-logical, inductive-deductive, bibliographic, statistical, analytical and synthetic methods, which made it possible to address the problem from multiple perspectives. Data collection was carried out through a structured survey applied to students, whose responses indicated that economic factors, along with lack of motivation and academic difficulties, were the main causes of student dropout. The results showed that logistic regression is an effective tool to estimate the probability of dropout, allowing the identification of the most relevant variables associated with academic abandonment. The model demonstrated high accuracy in identifying at-risk students, which highlighted its applicability in similar educational contexts. This study underlined the relevance of using advanced data mining techniques to identify key patterns, allowing the design of personalized strategies aimed at reducing dropout and improving retention rates at the university, thus contributing to more effective academic management for student success and fostering educational continuity.La investigación analizó la problemática de la deserción estudiantil en la carrera de Tecnologías de la Información de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, ubicada en el cantón Jipijapa, a partir de datos correspondientes a los periodos académicos comprendidos entre PI 2021 (914), PII 2021 (857), PI 2022 (778), PII 2022 (773), PI 2023 (722) y PII 2023 (594). El objetivo principal fue analizar un modelo basado en minería de datos para identificar los factores que influyen en el abandono académico de los estudiantes. Para ello, se realizó una revisión exhaustiva de los enfoques existentes en minería de datos, seleccionando el modelo más adecuado para predecir la deserción. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo y combinó métodos histórico-lógico, inductivo-deductivo, bibliográfico, estadístico, analítico y sintético, lo que permitió abordar el problema desde múltiples perspectivas. La recolección de datos se realizó mediante una encuesta estructurada aplicada a los estudiantes, cuyas respuestas señalaron que los factores económicos, junto con la falta de motivación y las dificultades académicas, fueron las principales causas de la deserción estudiantil. Los resultados mostraron que la regresión logística es una herramienta eficaz para estimar la probabilidad de deserción, permitiendo identificar las variables más relevantes asociadas al abandono académico. El modelo demostró una alta precisión en la identificación de estudiantes en riesgo, lo que destacó su aplicabilidad en contextos educativos similares. Este estudio subrayó la relevancia de emplear técnicas avanzadas de minería de datos para identificar patrones clave, permitiendo diseñar estrategias personalizadas orientadas a reducir la deserción y mejorar las tasas de retención en la universidad. Contribuyendo así, a una gestión académica más efectiva para el éxito estudiantil y fomentó de la continuidad educativa