Machine learning for the identification of students at risk of academic desertion

La tasa de deserción de la educación superior en América Latina oscila entre el 40% y el 75%. Existen diversas razones por las que un estudiante decide abandonar sus estudios; sin embargo, la importancia de identificar el nivel de riesgo de la deserción se refleja en el impacto socioeconómico tanto en la institución, como en el país. Los avances informáticos en el campo de la gestión de bases de datos e inteligencia artificial han propiciado el desarrollo de técnicas como el machine learning, que soporta la toma de decisiones frente a un problema y las modifica cuando las condiciones lo requieran. El siguiente artículo, presenta un caso de estudio de la Identificación de estudiantes de ingeniería industrial en riesgo de deserción académica de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas durante los periodos 2003-1 al 2018-1; mediante la selección del algoritmo que mejor se adapte a la naturaleza de los datos, a través de la comparación de algoritmos de aprendizaje automático en el software azure machine learning studio.In Latin América, desertion rates in higher education range between 40% and 75%. There are many reasons for a student to deserted of their studies. However, the importance of identifying the level of risk related to such desertion is reflected in the socio-economic impact for the institutions as well as for the country. Technological advancements in database management and artificial intelligence have led to the development of techniques such as machine learning, which supports decision-making when facing a problem and adapts accordingly to the required conditions. The following article shows a case study of the identification of students in Industrial engineering at risk of dropping out in the Universidad Distrital Francisco José de Caldas from the 2003-1 to 2018-1 academic semesters. The algorithm is selected based on which is more suitable to the nature of data, through the comparison of automated learning techniques in azure machine learning studio

Propuesta de arquitectura y construcción de aprendizaje automático (AA) como estrategia para la reducción de los niveles de deserción universitaria debido a factores académicos

Introduction:  Machine Learning arises as one of the techniques of artificial intelligence, with the development of computer programs that, through algorithms, access data and use them to learn and predict results. Their application in education allows for the characterization of problems or difficulties in learning through the analysis of student performance. Objective:  Identification of applications of Machine Learning that can be applied to the educational field accompanied by a proposal of architecture for the application in an environment of personalized education. Methodology: This article begins with the review of the literature on the characteristics of Machine Learning and academic desertion, with an emphasis on the Colombian case, the Hyper-personalization and its applicability to learning methodologies. Then, a proposal of architecture in a Machine Learning environment is generated in order to mitigate the academic desertion caused by academic factors. Finally, we propose mechanisms for evaluating the proposed architecture, with a subsequent synthesis and discussion of the results. Conclusions: The construction of a Moodle architecture for the hyper-personalization of learning, is a global perspective of the representative factors proposed for the development of applications through Machine Learning. This could lead to a decrease in levels of university academic desertion because it facilitates the management of knowledge, information and adaptation through the analysis of scenarios. Originality: The proposed architecture is shown as an application of machine learning in social cases such as academic desertion, allowing the inclusion of automatic learning models with the requirements of an educational environment. Restrictions: The case for the application for the Hyper-personalization of learning uses an academic approach which can generate invalid results regarding desertion levels.Introducción: El Machine Learning, surge como una de las técnicas de la inteligencia artificial, en la cual, a través de algoritmos, accede a los datos y los utiliza para aprender y predecir resultados. En cuanto su aplicación en la educación permite la caracterización de dificultades en el aprendizaje a través del análisis de su rendimiento. Objetivo: Identificación de aplicaciones del Machine Learning aplicado al ámbito educativo que permitan la disminución de los niveles de deserción académica, a través de una propuesta de arquitectura para su aplicación en un entorno de educación personalizada. Metodología: Se inicia con la revisión de la literatura sobre las características del aprendizaje automático, la deserción académica, con énfasis en el caso colombiano, la hiperpersonalización y su aplicabilidad a las metodologías de aprendizaje; generando a continuación una propuesta de arquitectura en un entorno de Aprendizaje Automático, con el fin de mitigar la deserción académica provocada por factores académicos. Finalmente, se proponen mecanismos de evaluación de la arquitectura propuesta, con una posterior síntesis y discusión de los resultados. Conclusiones: La construcción de una arquitectura del Moodle de Hiperpersonalización del aprendizaje, es una perspectiva global de los factores representativos propuestos para el desarrollo de aplicaciones a través del Machine Learning, lo cual podría llevar a la disminución de los niveles de deserción académica universitaria, en el sentido en que se facilita la gestión del conocimiento, la información y la adaptación a través del análisis de escenarios. Originalidad: La arquitectura propuesta se muestra como una aplicación del Machine Learning en casos de tipo social como la deserción académica, permitiendo la inclusión del modelado de aprendizaje automático con los requerimientos de un entorno educativo. &nbsp