El abandono de los estudios universitarios en el nivel de pregrado, es un fenómeno global en el Sistema Universitario Argentino, que conlleva la necesidad de desarrollar políticas de retención de estudiantes. Estas políticas requieren la identificación de las posibles causas de deserción y desgranamiento. La efectividad de las acciones que desarrolle la Universidad Nacional de Lanús (UNLa) para abordar el problema de deserción en los primeros años de la Licenciatura en Sistemas dependerá de la calidad de la identificación de los causales de la problemática.
La UNLa dispone de recursos humanos con formación y experiencia en el desarrollo de proyectos explotación de información (minería de datos) para desarrollar procesos de descubrimiento de patrones de deserción y desgranamiento a partir de la información disponible en el Sistema SIUGuarini de la UNLa a través de sus Áreas Específicas de Gestión. Se espera que el abordaje propuesto permita identificar las variables con mayor incidencia en la deserción.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Baldizzoni, Ezequiel

Charczuk, Norberto

García Martínez, Ramón

Lelli, R.

Martins, Sebastián

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

IDENTIFICACIÓN DE CAUSALES DE DESERCIÓN Y 
DESGRANAMIENTO DE LOS ESTUDIANTES DE LA LICENCIATURA EN 
SISTEMAS UTILIZANDO INGENIERÍA DE EXPLOTACIÓN DE 
INFORMACIÓN 
 
Ricardo Lelli, Ramón García-Martínez, Norberto Charczuk, Sebastian Martins, Ezequiel Baldizzoni 
 
Grupo Investigación en Sistemas de Información 
Departamento de Desarrollo Productivo y Tecnológico. Universidad Nacional de Lanús 
29 de Septiembre 3901 (1826) Remedios de Escalada, Lanús. Argentina. Tel +54 11 6322-9200 Ext. 194 
rlelli@unla.edu.ar, rgm1960@yahoo.com 
 
RESUMEN 
El abandono de los estudios universitarios en el 
nivel de pregrado, es un fenómeno global en el 
Sistema Universitario Argentino, que conlleva la 
necesidad de desarrollar políticas de retención de 
estudiantes. Estas políticas requieren la 
identificación de las posibles causas de deserción y 
desgranamiento. La efectividad de las  acciones que 
desarrolle la Universidad Nacional de Lanús 
(UNLa) para abordar el problema de deserción en 
los primeros años de la Licenciatura en Sistemas 
dependerá de la calidad de la identificación de los 
causales de la problemática.  
La UNLa dispone de recursos humanos con 
formación y experiencia en el desarrollo de 
proyectos explotación de información (minería de 
datos) para desarrollar procesos de descubrimiento 
de patrones de deserción y desgranamiento a partir 
de la información disponible en el Sistema SIU-
Guarini de la UNLa a través de sus Áreas 
Específicas de Gestión. Se espera que el abordaje 
propuesto permita identificar las variables con 
mayor incidencia en la deserción. 
 
Palabras clave: Causales de abandono. Causales de 
Desgranamiento. Ingeniería de Explotación de 
Información. Herramienta de Inteligencia de 
Gestión. 
 
CONTEXTO 
El abandono de los estudios universitarios en el 
nivel de pregrado, es un fenómeno global en el 
Sistema Universitario Argentino, que conlleva la 
necesidad de desarrollar políticas de retención de 
estudiantes. Estas políticas requieren la 
identificación de las posibles causas de deserción y 
desgranamiento. La efectividad de las  acciones que 
desarrolle la Universidad Nacional de Lanús 
(UNLa) para abordar el problema de deserción en 
los primeros años de la Licenciatura en Sistemas 
dependerá de la calidad de la identificación de los 
causales de la problemática.  
La UNLa dispone de recursos humanos con 
formación y experiencia en el desarrollo de 
proyectos explotación de información (minería de 
datos) para desarrollar procesos de descubrimiento 
de patrones de deserción y desgranamiento a partir 
de la información disponible en el Sistema SIU-
Guarini de la UNLa a través de sus Áreas 
Específicas de Gestión. Se espera que el abordaje 
propuesto permita identificar las variables con 
mayor incidencia en la deserción. 
 
INTRODUCCIÓN 
En la mayoría de las Universidades públicas de la 
Argentina, el ingreso es irrestricto para las carreras 
de grado y pregrado. Cifras oficiales [1] indican que 
existen alrededor de 1.300.000 de estudiantes 
universitarios, ingresando por año al sistema 
alrededor de 270.000 alumnos y egresando por año 
aproximadamente 64.000 profesionales.  
Se verifica un fenómeno muy preocupante a nivel 
global que es la deserción. Se puede definir a la 
deserción como el abandono por parte de un alumno 
de los estudios formales de una determinada carrera 
[2]. Un estudiante que abandona una carrera puede 
seguir muchos caminos, uno de ellos puede ser 
continuar estudiando otra carrera de la misma 
Facultad o Universidad, puede cambiar de 
Universidad, puede continuar los estudios años 
después o definitivamente no volver a pisar los 
claustros universitarios y comenzar a trabajar o 
convertirse en desocupados. Para algunos autores 
[3], el abandono de una carrera por parte de un 
alumno no necesariamente es malo, ya que el paso 
de una persona por las aulas de una Universidad 
pudo significar un crecimiento personal, pudo 
agregar conocimientos útiles y aplicables en su vida, 
entre otros. 
El propio concepto de deserción es muy discutido, 
pero lo que es claro es que para el estado implica un 
enorme costo, para el estudiante puede significar 
algún tipo de frustración y requiere de políticas de 
estado que la prevengan. El fenómeno de la 
deserción temprana es particularmente relevante en 
el primer año de estudios, la figura 1 muestra la 
deserción por cohorte en pregrado en algunos países 
latinoamericanos y del Caribe [4]. 
 
25%
40%
48% 49% 52%
53% 54%
59%
72% 73% 76%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
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a
 
Fig. 1. Deserción por cohortes en pregrado 
Muchos autores presentan distintas hipótesis que 
tratan de explicar los fenómenos de la deserción y 
retención de los estudiantes:  
? Algunos explican estos fenómenos a partir de dos 
teorías sociológicas: “El modelo de integración del 
estudiante” [5][6] donde la integración del 
estudiante al mundo académico afecta en forma 
directa a la determinación de abandonar o no los 
estudios, otro es el “Modelo de desgaste del 
estudiante” [7] que da relevancia a los factores 
externos a la institución educativa. 
? Para [8] el problema fundamental de la deserción 
tiene que ver con la ausencia de interés y no con la 
imposibilidad por parte del alumno de cumplir con 
los requisitos que la Universidad exige. 
? Según [9] de acuerdo a la relevancia que se le 
otorga a las variables que intentan explicar el 
fenómeno de la deserción y retención, sean 
familiares, individuales o institucionales, aborda 
distintas dimensiones de análisis: Psicológicos, 
Económicos, Sociológicos, Organizacionales y de 
Interacción. 
? Para [10] centra las causales del abandono en 
temas relacionados con procesos vocacionales. 
Existen una variada cantidad de interpretaciones que 
intentan explicar el fenómeno de la deserción, al 
tratarse de una compleja problemática ninguna de 
estas interpretaciones agota el tema. 
Complementando las distintas hipótesis existentes 
sustentadas en algunos casos en métodos 
estadísticos, el Consorcio SIU [11] conformado por 
33 Universidades Nacionales de la Argentina, 
realiza distintos estudios que no parten de hipótesis 
predeterminada sino que intentan encontrar patrones 
de comportamiento en forma automática en bases de 
datos de los sistemas de gestión académica de las 
Universidades. 
El objetivo del trabajo es encontrar en forma 
automática las posibles causas de abandono entre el 
primer y segundo año de alumnos de la Licenciatura 
en Sistemas (variable independiente). Se tratará de 
obtener patrones de comportamiento de la base de 
datos del sistema de gestión académico SIU-Guaraní 
mediante el uso de procesos de explotación de 
información estandarizados [12]. 
Se prevé trabajar con los siguientes datos (variables 
dependientes): 
? Datos propios del alumno (por ejemplo: edad al 
momento de ingreso, colegio secundario en que 
estudio, entre otros.),  
? Datos referentes al rendimiento académico en la 
carrera durante el primer año  
? Datos propios del alumno que se modifican con el 
tiempo (estado civil, si tiene hijos, si trabaja, 
situación económica, entre otros. 
Se tomará como punto de corte lo acontecido 
durante el año de ingreso a la carrera y lo que 
sucede luego de transcurrido los dos primeros años 
en la vida académica del alumno, Se considera tener 
actividad posterior al segundo año como realizar 
alguna de estas actividades: rendir algún final, 
cursar alguna materia (más allá de aprobarla o no) u 
obtener alguna equivalencia. 
 
PREGUNTAS PROBLEMA, HIPÓTESIS Y 
OBJETIVOS GENERALES Y ESPECÍFICOS 
Pregunta problema: 
¿Cuáles son los patrones de deserción y 
desgranamiento propios de la población de alumnos 
de la Licenciatura en Sistemas? 
Hipótesis: 
La inteligencia de negocio propone un abordaje 
interdisciplinario (dentro del que se encuentra la 
Informática), que tomando todos los recursos de 
información disponibles y el uso de herramientas 
analíticas y de síntesis con capacidad de transformar 
la información en conocimiento, se centra en 
generar a partir de éstos, conocimiento que 
contribuya con la toma de decisiones de gestión y 
generación de planes estratégicos en las 
organizaciones. La Explotación de Información es la 
sub-disciplina de los Sistemas de Información que 
aporta a la Inteligencia de Negocio las herramientas 
para la transformación de información en 
conocimiento. Ha sido definida como la búsqueda 
de patrones interesantes y de regularidades 
importantes en grandes masas de información. La 
Universidad Nacional de Lanús cuenta con un grupo 
de docentes-investigadores de reconocida 
trayectoria a nivel nacional en el campo de 
explotación de información. 
Objetivo General: 
Identificar causales de deserción y desgranamiento 
de los estudiantes de la Licenciatura en Sistemas. 
Objetivos Específicos:   
1.- Identificar variables descriptoras del estudiante 
de la Licenciatura en Sistemas disponibles en el 
Sistema SIU-Guarini. 
2.- Identificar en el conjunto de variables 
descriptoras, el subconjunto de variables 
relacionadas con la deserción y desgranamiento 
deserción del estudiante de la Licenciatura en 
Sistemas. 
3.- Identificar patrones de deserción y 
desgranamiento del estudiante de la Licenciatura 
en Sistemas, describibles en términos de 
instancias de las variables relacionadas con la 
deserción del estudiante de la Licenciatura en 
Sistemas. 
4.- Formular estrategias específicas de abordaje de 
la problemática de deserción y desgranamiento a 
partir de los resultados obtenidos. 
 
METODOLOGÍA DE TRABAJO 
Como metodología del proyecto se utilizara CRISP-
DM [13] que es una metodología de desarrollo de 
proyectos de explotación de información, que se 
encuentra definida en base a un modelo jerárquico 
de procesos. El foco se pondrá en los procesos del 
nivel superior que son lo suficientemente genéricos 
como para cubrir todas las posibles aplicaciones de 
explotación de información. 
Esta metodología define un ciclo de vida de los 
proyectos de explotación de información que define 
las principales fases de un proyecto de este tipo. 
Estas fases son: Entendimiento de Negocios, 
Entendimiento de los Datos, Preparación de los 
Datos, Modelado, Evaluación y Despliegue. 
Claramente estas fases difieren de las fases 
definidas para un proyecto de desarrollo de software 
clásico (inicio, requerimientos, análisis y diseño, 
construcción, integración y pruebas y cierre). A 
continuación se presenta el concepto de cada una de 
las fases identificadas por CRISP-DM. 
En la fase de Entendimiento del Negocio se deben 
entender los objetivos del proyecto y los 
requerimientos desde una perspectiva del negocio y 
luego convertir este conocimiento en  una definición 
de un problema de explotación de información y 
diseñar un plan preliminar para lograr dichos 
objetivos.  
El Entendimiento de los Datos comienza con la 
recolección inicial de datos y procede con las 
acciones para familiarizarse con ellos, identificar 
problemas de calidad, identificar primeras pautas en 
los datos o detectar subconjuntos interesantes de las 
hipótesis de información oculta.  
La fase de Preparación de los Datos cubre todas las 
actividades para construir el conjunto de datos final 
desde los datos iniciales, las tareas de esta fase 
pueden ser realizadas muchas veces y sin un orden 
preestablecido, incluye tanto la selección de tablas, 
registros y atributos como transformación y 
limpieza de datos para herramientas de modelado.  
El Modelado incluye la selección de técnicas de 
modelado y la calibración de sus parámetros a los 
valores óptimos, suelen existir distintas técnicas 
para un mismo problema de explotación de 
información y cada una de ellas suele tener ciertos 
requisitos sobre los datos, muchas veces es 
necesario volver a la fase de preparación de los 
datos.  
La Evaluación requiere la construcción de uno o 
varios modelos que aparentan tener la mayor calidad 
desde una perspectiva de análisis, requiere la 
evaluación del modelo y revisión de los pasos 
ejecutados para la construcción del modelo para 
asegurarnos de lograr los objetivos de negocio, al 
final de esta fase se debería poder tomar una 
decisión respecto de la utilización de los resultados.   
Por último, la fase de despliegue puede ser tan 
simple como generar un reporte o tan compleja 
como implementar un proceso de explotación de 
información repetible a través de toda la empresa. 
 
RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS 
La identificación de patrones de abandono y 
desgranamiento permitirán a la Dirección de Carrera 
proponer a la Gestión de la UNLa políticas 
inclusivas específicas para la carrera de Licenciatura 
en Sistemas que busquen disminuir las tasas de 
abandono y desgranamiento en de la población 
estudiantil. 
 
FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS 
El grupo de trabajo se encuentra formado por dos 
investigadores formados, un investigador en 
formación senior (finalizando tesis de Magister), y 
dos investigadores en formación junior (uno en 
segundo año de doctorado y otro en segundo año de 
maestría). Se prevé la incorporación de cuatro 
estudiantes avanzados de la Licenciatura en 
Sistemas. 
 FINANCIAMIENTO 
Las investigaciones que se proponen en esta 
comunicación cuentan con financiamiento como 
Proyecto de Investigación 33B144 de la Secretaria 
de Ciencia y Técnica de la Universidad Nacional de 
Lanús (Argentina). 
 
REFERENCIAS 
[1] SPU (2009). Secretaria de Políticas Universitarias. 
Ministerio de Educación. Argentina. 
http://www.me.gov.ar/spu/. Página vigente al 
4/05/09. 
[2] Parrino, M. (2004): De la Reflexión a la Acción 
Política para Disminuir los Procesos de Deserción 
Universitaria. IV Coloquio Internacional sobre 
Gestión Universitaria en América Del Sud. 
Floreanopolis.  
[3] Mansky, C. (1989): Anatomy of The Selection 
Problem. Journal of Human Resources 24, 343-360. 
[4] IESALC-UNESCO (2005). Datos para Colombia. 
SNIES, Ministerio de Educación Nacional. 
Colombia. 
[5] Spady, W. (1970): Dropouts From Higher 
Education: An Interdisciplinary Review And 
Synthesis. Intechange 1. Pp.64-85. 
[6] Tinto (1975). Dropout From Higher Education: A 
Theoretical Synthesis ff Recent Research. Review 
of Educational Research 45. Pp. 89-125. 
[7] Bean, J. P. (1980): Student Attrition, Intensions and 
Confidence. In: Research in Higher Education 17. 
Pp 291-320. 
[8] Hackman, J. y Dysinger, W. S. (1970): 
Commitment To College as a Factor in Student 
Attrition. Sociology of Education, 1970, 43 (3), 
311-324. 
[9] Braxton, R. 2000. Reworking the student departure 
puzzle. Vanderbilt University Press.  
[10] Aparicio, M. Garzuzi, V (2006): Dinámicas 
Identitarias, Procesos Vocacionales y su Relación 
con el Abandono de los Estudios. Un Análisis en 
Alumnos Ingresantes a la Universidad. Revista De 
Orientación Educacional V20. Pp 15-36 
[11] SIU (2009). Sistema Inter Unversitario. 
http://www.siu.edu.ar/. Pagina vigente al 4/05/09. 
[12] Britos, P. (2008). Procesos de Explotación de 
Información Basados en Sistemas Inteligentes. Tesis 
de Doctorado en Ciencias Informáticas. Facultad de 
Informática de la Universidad Nacional de La Plata.  
[13] Chapman, P., Clinton, J., Keber, R., Khabaza, T., 
Reinartz, T., Shearer, C., Wirth, R. (2000). CRISP-
DM 1.0 Step by step BIguide . Edited by SPSS. 


Identificación de causales de deserción y desgranamiento de los estudiantes de la licenciatura en sistemas utilizando ingeniería de explotación de información

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/46340/Documento_completo.pdf?sequence=1

Identificación de causales de deserción y desgranamiento de los estudiantes de la licenciatura en sistemas utilizando ingeniería de explotación de información

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