Análisis de datos a través de data mining del proceso de admisión a la educación superior en Ecuador

Abstract

El Sistema Nacional de Nivelación y Admisión (SNNA) es una entidad pública del Estado Ecuatoriano encarga de gestionar el acceso a las Instituciones de Educación Superior de los ciudadanos que deseen continuar sus estudios superiores, el mismo se rige bajo los principios de meritocracia, transparencia e igualdad de oportunidades, para ello se apoya en una plataforma informática que automatiza los procesos que realizan los usuarios generando un gran volumen de datos que probablemente contiene información valiosa, y es en este punto donde esta investigación analiza la data del SNNA para encontrar patrones o características de los aspirantes que reprueban el examen de acceso a la educación superior aplicando técnicas de Data Mining con modelos supervisados como arboles de decisión y regresiones llegando a determinar varios factores que influyen en el desempeño de las personas que rinden el examen como la edad, pues el 75% del universo que se encuentra entre 17 y 19 años tienen mayor probabilidad de aprobar el examen, reduciéndose drásticamente conforme avanza su edad, el limitado acceso a internet, la dedicación de tiempo parcial a trabajar y la falta de aspiraciones por continuar sus estudios superiores, estos resultados se visualizan gráficamente mediante un Business Intelligence que muestra varios indicadores que servirán para el diseño de políticas públicas que reduzcan las brechas actuales y democraticen el acceso a la Educación Superior.