Análisis de las causas de deserción de los estudiantes de la facultad de ingenierías del instituto tecnológico metropolitano (ITM)
Palabras clave:
Aprendizaje automático, Deserción, Diagnóstico, Inteligencia artificial, RetenciónResumen
El propósito fundamental de este proyecto es desarrollar un modelo destinado a analizar y comprender las razones detrás de la deserción académica en la Facultad de Ingenierías del ITM. Para lograr esto, se implementará la creación de tableros de mando (dashboard) que simplificarán la toma de decisiones a nivel institucional. El proceso se estructura en diversas fases, comenzando con un análisis exploratorio donde se identifican variables estadísticamente significativas. Posteriormente, se procede a la construcción del Dashboard, donde los resultados se presentan de manera precisa y comprensible, utilizando gráficos, tablas y visualizaciones. En los resultados del análisis exploratorio, se revelan variables como Edad, Estrato, Nivel, Antigüedad, PP y Procedencia, las cuales presentan correlaciones con el estado académico. Estos hallazgos son fundamentales para comprender patrones de comportamiento y factores influyentes en la deserción estudiantil. El siguiente paso implica la implementación de un Modelo de Aprendizaje Automático, donde se emplean seis variables clave para su diseño y entrenamiento. Se destaca que la antigüedad, edad y nivel son identificadas como variables cruciales en la predicción del "Estado" académico. Se anticipa que el rendimiento del modelo mejorará con la incorporación de más datos, y se sugiere la exploración de nuevas variables para enriquecer las predicciones. En conclusión, este proyecto ofrece un enfoque integral que combina análisis estadístico y modelos de aprendizaje automático para entender y prevenir la deserción académica.
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