Un modelo de minería de datos para la predicción de la deserción estudiantil en la Facultad de Ingeniería Fisicomecánicas de la Universidad Industrial de Santander en el periodo 2015-2019.

Hernandez Mosquera, Juliana

Publicación:
Un modelo de minería de datos para la predicción de la deserción estudiantil en la Facultad de Ingeniería Fisicomecánicas de la Universidad Industrial de Santander en el periodo 2015-2019.

dc.contributor.advisor	Lamos Diaz, Henry
dc.contributor.advisor	Caballero Rodríguez, Jorge Esteban
dc.contributor.author	Hernandez Mosquera, Juliana
dc.contributor.evaluator	Arias Osorio, Javier Eduardo
dc.contributor.evaluator	Lopez Vargas, Juan Camilo
dc.date.accessioned	2024-02-19T13:53:59Z
dc.date.available	2024-02-19T13:53:59Z
dc.date.created	2024-02-16
dc.date.issued	2024-02-16
dc.description.abstract	La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo de minería de datos para predecir la deserción estudiantil de la Facultad de Ingeniería Fisicomecánicas de la Universidad Industrial de Santander durante el periodo comprendido entre 2015 y 2019. Para lograr este objetivo, se realizó una revisión bibliográfica de la literatura existente sobre la deserción estudiantil en la educación superior, identificando las variables socioeconómicas y demográficas que afectan este fenómeno. Posteriormente, se solicitó a la Dirección de Admisiones y Registro Académico de la universidad los datos de las características de los estudiantes de la facultad, que se analizaron y procesaron utilizando técnicas de ciencia de datos y software especializado mediante distintos lenguajes de programación como Python y R. Se definieron varios modelos predictivos de deserción y se seleccionó el que mejor se ajustó a los datos para desarrollar un modelo predictivo específico para la Facultad de Ingeniería Fisicomecánicas. Los resultados obtenidos se socializarán a través de un artículo académico y el libro final del proyecto de grado, con el objetivo de mejorar la retención estudiantil dentro de la universidad. Este proyecto contribuirá al mejoramiento de las políticas académicas y a la implementación de medidas preventivas que contribuyan a reducir la deserción estudiantil en la facultad.
dc.description.abstractenglish	The aim of this research is to develop a data mining model to predict student dropout in the Faculty of Physicomechanical Engineering at the Universidad Industrial de Santander during the period between 2015 and 2019. To achieve this goal, a literature review of existing research on student dropout in higher education was conducted, identifying the socio-economic and demographic variables that affect this phenomenon. Subsequently, the university's Admissions and Academic Registry Department was requested to provide data on the characteristics of students in the faculty, which were analyzed and processed using data science techniques and specialized software using different programming languages such as Python and R. Several predictive models of dropout were defined, and the one that best fit the data was selected to develop a specific predictive model for the Faculty of Physicomechanical Engineering. The results obtained will be disseminated through an academic article and the final project book, with the aim of improving student retention within the university. This project will contribute to the improvement of academic policies and the implementation of preventive measures that will help to reduce student dropout in the faculty.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Industrial
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15709
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Industrial
dc.publisher.school	Escuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Deserción estudiantil
dc.subject	educación superior
dc.subject	arboles de decisión
dc.subject	estudiantes
dc.subject	minería de datos
dc.subject	modelo predictivo
dc.subject.keyword	Student desertion
dc.subject.keyword	higher education
dc.subject.keyword	decision trees
dc.subject.keyword	students
dc.subject.keyword	data mining
dc.subject.keyword	predictive model
dc.title	Un modelo de minería de datos para la predicción de la deserción estudiantil en la Facultad de Ingeniería Fisicomecánicas de la Universidad Industrial de Santander en el periodo 2015-2019.
dc.title.english	A data mining model for the prediction of student desertion in the Faculty of Physical-Mechanical Engineering of the Universidad Industrial de Santander in the period 2015-2019.
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type	Publication