Retos de la educación ante la deserción escolar universitaria. Revisión sistemática

     En la actualidad el mundo laboral se vuelve más exigente con los jóvenes, mientras las universidades renuevan sus planes de estudio y se preparan para poder otorgarles las herramientas necesarias para enfrentarlo, la exigencia por un título se vuelve feroz y es por eso que se vuelve alarmante que muchos jóvenes desertan en diferentes momentos. Aunque se han estudiado los diferentes factores no se han logrado minimizar o eliminarlos para garantizar que los mismos jóvenes que inician una carrera profesional logren terminarla es por eso que realizamos esta revisión sistemática-narrativa de tipo cualitativo en la que buscamos dar un panorama general de la deserción escolar universitaria en los países de habla hispana. A pesar de que encontramos diferentes artículos en los que encontramos factores de riesgo, situaciones específicas e incluso propuestas sobre como eliminarla no hay una conclusión congruente que pueda generalizarse y garantizar la culminación de los estudios universitarios. Por lo que podemos concluir que a pesar de las dificultades y las circunstancias diferentes a las que se puedan enfrentar nuestros jóvenes universitarios lo mejor que podemos hacer es generar propuestas de apoyo para las diferentes circunstancias generando seguridad y empoderamiento en los mismos.Palabras clave: Deserción escolar universitaria, abandono escolar

Procesamiento de bases de datos escolares por medio de redes neuronales artificiales

El estudio de bases de datos escolares es un área que ha sido poco estudiada y cuestionada desde el punto de vista de la minería de datos o de la inteligencia artificial. Actualmente, existen algunos trabajos que muestran su procesamiento mediante algoritmos de aprendizaje automático o "inteligentes"; sin embargo, no se detienen en analizar la pertinencia de procesar datos cualitativos como si fueran cuantitativos. En este artículo se estudia este problema con el uso de tres modelos de red neuronal. Los resultados evidencian la capacidad de estos modelos para clasificar con un porcentaje de acierto superior a 95% las tendencias en los estudiantes utilizando principalmente datos cualitativos.The analysis of school mentoring databases is a poorly studied area and it is usually questioned from the point of view of data mining or artificial intelligence. Nowadays, there are some works about the processing of such a type of databases through machine learning algorithms, as well as the so called "smart algorithms". However, the relevance of analyzing and processing qualitative data as if they were quantitative remains still interesting. In this research, the problem of analyzing school mentoring databases by means of three artificial neural network models are thoroughly studied. Results shows the ability of these models to classify the correct trends in students’ statistics using mainly qualitative data with a high degree of certainty (more than 95% of accuracy)

Predicción de la deserción estudiantil utilizando la técnica de árboles de decisión en la escuela de posgrado de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

La presente tesis analiza el problema de determinar si existe una relación entre las variables de estudio deserción estudiantil y técnicas de árbol de decisión. Se planteó como hipótesis general la afirmación que es posible aplicar la metodología de minería de datos denominada “árboles de decisión” para crear un modelo de predicción del comportamiento de la deserción estudiantil de la población de la Escuela de Posgrado de la UNJFSC, ello significó la construcción de un modelo de simulación utilizando el software Weka y la captura de datos en relación a los atributos de las circunstancias personales de los estudiantes; para ello se utilizó un cuestionario de 20 ítems el cual fue aplicado a la muestra de 237 estudiantes matriculados en el ciclo 2019-2. Además, se obtuvieron los datos de los matriculados a través de los registros académicos de la Escuela de Posgrado de la UNJFSC para determinar la deserción real de la muestra a la fecha del estudio. Realizado el modelo, se lograron identificar los principales factores que afectan la deserción estudiantil según el análisis estadístico realizado por el software Weka, los cuales fueron graficados en un árbol de decisiones. Dicho modelo de simulación obtuvo una exactitud del 87,76% y una concordancia, medida a través del índice Kappa de Cohen de un valor de 0,6663, al cual le corresponde una valoración de “concordancia considerable” o “buena” según distintas aproximaciones teóricas. Como principal conclusión se halló la demostración de la hipótesis general de la investigación al haberse encontrado una concordancia moderada entre el modelo de simulación y los registros de los casos de deserción real registrados por los estudiantes de la muestra a través del índice Kappa con un valor de 0,6663 (concordancia considerable) generado por el software WekaTesi