Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Vera Cala, Lina MaríaNiño García, Jorge AndrésSepúlveda Suárez, Jesús Miguel2024-11-142024-11-142024-11-082024-11-08https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/44702En Colombia, la deserción universitaria afecta a uno de cada dos estudiantes que ingresan a instituciones de educación superior (IES), generando pérdidas significativas en ingresos. Según la OCDE, cada año adicional de escolaridad puede aumentar el PIB per cápita entre 4 y 7%. Para abordar este problema, se llevó a cabo un estudio utilizando Regresión Logística (RL) y Redes Neuronales Artificiales (RNN) para predecir la deserción. Se utilizo información recopilada por la Dirección de Bienestar Estudiantil de la UIS, enfocándose en estudiantes de nuevo ingreso entre 2015-2 y 2017-2, con un seguimiento de 4 semestres. La base de datos incluyó 4273 estudiantes y 26 variables predictoras, con una edad promedio de 18,1 años. El 74,24% residía en el Área Metropolitana de Bucaramanga y un 32,59% estaba en riesgo de depresión, mientras que el 40,78% presentaba riesgo de ansiedad. La RL identificó las variables más significativas para la deserción: procedencia fuera del AMB, sexo masculino, disfuncionalidad familiar, baja autoconfianza y automotivación en el aprendizaje, insatisfacción con la vida, y no ser beneficiario de servicios de comedores de la UIS. Se desarrolló un modelo predictivo con RNN que logró una precisión del 87%. Finalmente, se combinó la RL y RNN, obteniendo una precisión del 84% y simplificando las variables para su implementación efectiva.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessRegresión logísticaRedes neuronales artificialesDeserción universitariaUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coLogistic RegresionArtificial Neural NetworksUniversity Dropoutshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)